Low-res two-view results

This table lists the benchmark results for the low-res two-view scenario. This benchmark evaluates the Middlebury stereo metrics (for all metrics, smaller is better):

bad 0.5, 1.0, 2.0, 4.0 [%]: Fraction of pixels with errors larger than the given number of disparities.
Average error [px]: The per-pixel average disparity error.
Root mean square error [px]: The per-pixel root mean square disparity error.
50%, 90%, 95%, 99% error quantile [px]: The highest disparity error within the given percentage of best pixels (for 50%, this is the median error).
Time [s]: The runtime of the method.

The mask determines whether the metric is evaluated for all pixels with ground truth, or only for pixels which are visible in both images (non-occluded).
The coverage selector allows to limit the table to results for all pixels (dense), or a given minimum fraction of pixels.

Methods with suffix _ROB may participate in the Robust Vision Challenge.

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Method	all	deliv. area 1l	deliv. area 1s	deliv. area 2l	deliv. area 2s	deliv. area 3l	deliv. area 3s	elect. 1l	elect. 1s	elect. 2l	elect. 2s	elect. 3l	elect. 3s	facade 1s	forest 1s	forest 2s	playg. 1l	playg. 1s	playg. 2l	playg. 2s	playg. 3l	playg. 3s	terra. 1s	terra. 2s	terra. 1l	terra. 1s	terra. 2l	terra. 2s

CroCo-Stereo	0.36 2	0.21 1	0.15 1	0.11 1	0.10 2	0.19 2	0.06 1	0.33 3	0.14 2	0.31 3	0.05 1	0.37 6	0.14 1	0.18 3	1.64 17	1.08 25	0.38 2	0.38 5	0.52 5	0.21 1	0.65 12	0.90 8	0.17 2	0.15 2	0.39 3	0.31 3	0.45 3	0.26 1
P.Weinzaepfel, T. Lucas, V. Leroy, Y. Cabon, V. Arora, R. Bregier, G. Csurka, L. Antsfeld, B. Chidlovskii, J. Revaud: CroCo v2: Improved Cross-view Completion Pre-training for Stereo Matching and Optical Flow. ICCV 2023
RAFT	0.65 12	0.22 2	0.20 3	0.28 7	0.13 4	0.31 9	0.08 2	0.97 64	0.18 5	0.79 63	0.19 4	0.28 1	0.16 4	0.20 5	7.28 115	1.41 64	0.42 3	0.27 1	0.54 7	0.36 7	0.45 2	0.42 1	0.21 4	0.17 3	0.41 5	0.33 5	0.91 17	0.27 3

CroCo-Stereo Lap2	0.35 1	0.23 3	0.15 1	0.11 1	0.12 3	0.16 1	0.08 2	0.35 4	0.15 4	0.47 12	0.10 2	0.33 3	0.15 3	0.16 1	1.27 7	1.03 20	0.37 1	0.37 4	0.46 3	0.22 2	0.60 8	0.93 9	0.17 2	0.14 1	0.40 4	0.34 6	0.41 2	0.27 3

StereoVision	0.36 2	0.28 4	0.22 4	0.13 3	0.18 6	0.21 3	0.14 5	0.30 2	0.23 6	0.35 6	0.18 3	0.35 4	0.17 5	0.17 2	1.03 4	0.80 6	0.47 4	0.36 3	0.44 2	0.23 3	0.47 3	0.59 4	0.16 1	0.22 5	0.41 5	0.40 10	0.72 10	0.36 8

ProNet	0.42 4	0.28 4	0.34 8	0.26 6	0.15 5	0.28 6	0.40 62	0.38 5	0.13 1	0.16 1	0.52 33	0.29 2	0.14 1	0.20 5	1.47 8	1.03 20	0.47 4	0.35 2	0.36 1	0.31 4	0.41 1	1.45 25	0.43 25	0.31 7	0.36 1	0.20 1	0.40 1	0.26 1

anonymousdsp	2.48 127	0.38 6	0.39 13	0.28 7	0.32 15	0.29 8	0.15 6	0.56 9	0.27 9	0.43 9	18.77 254	0.54 13	0.20 6	0.32 16	13.20 143	1.48 76	0.58 11	0.54 16	0.70 15	0.61 37	0.78 18	23.15 254	0.43 25	0.39 12	0.49 10	0.29 2	1.16 31	0.33 7

RYNet	2.44 125	0.41 7	0.36 12	0.30 12	0.32 15	0.41 25	0.25 22	0.61 12	0.56 71	0.33 4	0.36 16	0.41 9	0.26 10	0.27 12	52.15 251	0.73 3	0.48 6	1.00 138	0.57 9	0.31 4	0.54 6	0.42 1	0.40 20	0.34 10	0.58 23	1.58 146	1.32 41	0.49 13

MIF-Stereo	0.64 11	0.44 8	0.35 10	0.21 5	0.25 9	0.35 13	0.18 7	0.62 15	0.31 14	0.75 51	0.29 8	0.69 31	0.36 21	0.25 10	1.85 24	1.53 81	0.60 16	0.65 37	1.69 65	0.47 16	1.19 47	1.30 17	0.39 18	0.33 9	0.56 19	0.55 25	0.55 4	0.58 22

AANet_RVC	0.56 7	0.46 9	0.41 16	0.33 16	0.61 76	0.28 6	0.34 46	0.61 12	0.58 76	0.43 9	0.40 17	0.40 7	0.49 38	0.34 21	1.48 9	0.84 10	0.56 9	0.53 14	0.58 10	0.53 23	0.47 3	0.52 3	0.34 8	0.40 17	0.58 23	0.56 27	1.05 23	0.97 79

StereoIM	0.61 9	0.48 10	0.31 5	0.17 4	0.27 11	0.21 3	0.18 7	0.44 6	0.33 16	1.08 111	0.30 10	0.52 11	0.24 9	0.19 4	1.98 26	1.30 54	0.63 20	0.60 28	1.24 39	0.47 16	0.91 30	1.19 15	0.39 18	0.28 6	0.64 31	0.66 39	0.62 6	0.82 59

RAFT + AFF	2.00 114	0.49 11	0.46 23	0.41 29	0.20 7	0.43 33	0.21 11	0.65 17	0.24 7	0.56 16	0.27 7	0.78 55	0.22 7	0.32 16	39.56 189	0.96 13	0.71 28	0.38 5	1.92 71	0.39 8	0.79 19	1.40 20	0.33 7	0.40 17	0.73 42	0.35 7	0.59 5	0.30 6

iRaftStereo_RVC	0.69 14	0.56 12	0.45 22	0.29 9	0.31 14	0.34 11	0.20 10	0.68 22	0.26 8	0.46 11	0.56 41	0.60 15	0.30 12	0.29 14	1.71 18	0.98 16	0.60 16	0.47 9	0.75 16	0.45 13	1.03 36	4.25 68	0.38 16	0.42 22	0.49 10	0.41 13	0.78 13	0.48 12

MMNet	0.63 10	0.58 13	0.47 25	0.39 25	0.56 69	0.43 33	0.31 35	0.61 12	0.40 26	0.39 7	0.60 48	0.68 29	0.35 17	0.52 89	1.55 10	0.80 6	0.77 46	0.60 28	0.76 17	0.55 24	0.65 12	0.87 7	0.44 29	0.60 62	0.52 13	0.49 22	1.49 56	0.50 15

delet	0.53 5	0.58 13	0.49 28	0.36 20	0.50 46	0.51 48	0.31 35	0.50 7	0.30 13	0.56 16	0.44 19	0.47 10	0.36 21	0.48 74	1.21 6	0.72 2	0.58 11	0.48 10	0.47 4	0.42 10	0.61 9	0.70 5	0.41 22	0.47 33	0.52 13	0.36 9	1.09 27	0.51 17

TDLM	0.57 8	0.62 15	0.66 55	0.43 34	0.58 73	0.49 42	0.51 93	0.72 23	0.45 38	0.33 4	0.80 87	0.83 65	0.46 34	0.46 70	0.67 1	0.67 1	0.59 13	0.55 21	0.52 5	0.51 20	0.51 5	1.17 13	0.44 29	0.41 20	0.42 7	0.35 7	0.64 8	0.70 41

4D-IteraStereo	2.05 116	0.63 16	1.16 148	0.49 47	0.44 33	0.41 25	0.26 24	1.43 126	0.38 24	0.75 51	0.55 40	0.79 58	0.42 31	0.46 70	9.38 126	11.47 223	0.71 28	0.68 42	2.81 105	0.64 45	3.95 118	11.85 176	0.52 63	0.58 56	0.71 40	0.84 60	2.34 120	0.63 37

Former-RAFT_DAM_RVC	1.44 70	0.64 17	0.58 44	0.44 42	0.42 31	0.38 18	0.27 27	1.25 99	0.49 53	0.85 76	0.62 51	0.76 46	0.54 53	0.35 23	12.82 141	1.55 89	0.72 30	0.71 52	2.02 77	0.58 31	1.72 77	6.96 116	0.42 23	0.39 12	0.82 59	1.19 114	0.71 9	0.77 52

AnonymousM	2.90 143	0.65 18	0.48 27	0.51 54	0.33 17	0.52 53	0.24 17	1.70 161	0.47 43	0.75 51	4.40 197	0.71 34	0.46 34	0.47 72	2.68 51	3.64 167	1.18 139	1.04 147	1.95 74	3.61 222	4.88 131	12.46 185	0.67 117	0.66 78	0.60 28	1.21 116	15.66 253	16.35 236

LL-Strereo2	1.57 83	0.66 19	0.65 51	0.40 27	0.35 22	0.32 10	0.23 13	1.48 130	0.42 32	0.68 40	0.57 44	0.63 21	0.32 15	0.67 139	2.65 50	7.88 211	0.65 21	0.55 21	1.37 44	0.70 61	1.80 79	15.65 211	0.50 52	0.40 17	0.65 34	0.62 32	1.06 25	0.56 18

HGLStereo	0.89 25	0.66 19	0.79 69	0.52 56	0.71 101	0.57 69	0.50 90	0.67 21	0.51 60	1.67 151	0.96 108	0.66 26	0.57 59	0.54 99	1.73 20	1.28 52	0.85 64	0.78 71	1.10 33	0.68 57	1.07 37	2.08 37	0.51 57	0.68 82	0.75 45	0.79 51	1.59 72	0.81 57

HITNet	0.97 32	0.66 19	0.64 50	0.69 94	0.50 46	0.40 24	0.33 43	1.25 99	0.87 122	0.70 41	0.70 67	0.94 88	0.53 46	0.39 37	2.05 29	1.16 33	0.69 25	0.64 36	0.84 19	0.61 37	2.15 95	4.61 72	0.49 46	0.60 62	0.63 30	0.63 34	1.82 82	0.82 59
Vladimir Tankovich, Christian HÃ¤ne, Yinda Zhang, Adarsh Kowdle, Sean Fanello, Sofien Bouaziz: HITNet: Hierarchical Iterative Tile Refinement Network for Real-time Stereo Matching. CVPR 2021
HH	3.66 165	0.67 22	1.44 178	0.83 123	0.81 120	0.96 143	1.10 148	1.85 172	0.86 119	5.18 246	5.29 205	1.95 163	0.86 132	0.61 117	11.66 139	15.16 247	0.99 105	1.04 147	6.30 179	3.12 215	13.50 235	13.59 195	0.86 167	0.94 143	1.45 158	1.81 162	3.81 204	2.04 158

HanStereo	3.66 165	0.67 22	1.44 178	0.83 123	0.81 120	0.96 143	1.10 148	1.85 172	0.86 119	5.18 246	5.29 205	1.95 163	0.86 132	0.61 117	11.66 139	15.16 247	0.99 105	1.04 147	6.30 179	3.12 215	13.50 235	13.59 195	0.86 167	0.94 143	1.45 158	1.81 162	3.81 204	2.04 158

raftrobust	1.74 97	0.68 24	1.00 114	0.55 62	0.51 50	0.45 36	0.34 46	1.54 140	0.48 47	0.94 98	0.72 70	0.88 72	0.53 46	0.41 44	7.35 116	5.79 199	0.73 32	0.71 52	4.77 154	0.68 57	2.01 93	10.90 155	0.65 111	0.50 38	1.06 107	0.86 66	1.05 23	0.84 61

sCroCo_RVC	1.92 107	0.68 24	0.57 43	0.38 22	0.50 46	0.76 118	0.43 69	0.94 62	1.56 178	1.51 138	0.77 81	1.06 102	0.96 149	0.50 85	3.03 66	5.07 191	1.25 147	1.23 178	2.55 93	1.40 153	7.89 179	12.35 184	0.45 32	0.64 69	0.94 84	1.12 106	2.34 120	1.04 94

test-1	4.23 174	0.69 26	1.20 157	0.60 74	0.60 74	0.75 116	0.64 109	1.95 176	0.80 111	4.00 225	5.47 208	2.20 171	0.79 118	0.41 44	24.74 166	12.65 232	1.45 161	1.51 196	6.68 187	6.25 237	10.73 207	20.07 247	0.58 87	0.87 124	1.46 160	1.76 160	2.89 169	2.51 173

CIPLG	1.37 63	0.71 27	0.91 92	0.59 72	0.53 56	0.54 57	0.36 56	0.81 38	0.59 81	0.76 55	0.68 59	1.04 100	0.53 46	0.64 130	3.08 69	1.45 71	0.93 89	0.67 40	3.23 121	0.64 45	1.66 73	10.56 150	0.58 87	0.84 115	1.03 101	0.66 39	2.36 123	0.61 32

ACRE	1.36 61	0.71 27	0.88 84	0.61 76	0.53 56	0.55 62	0.35 54	0.81 38	0.58 76	0.76 55	0.69 64	1.06 102	0.53 46	0.64 130	2.80 58	1.39 63	0.92 84	0.68 42	3.26 122	0.64 45	1.68 75	10.53 149	0.58 87	0.83 113	1.03 101	0.64 35	2.40 130	0.62 35

RALAANet	1.79 100	0.71 27	0.88 84	0.54 60	0.55 66	0.63 93	0.43 69	1.30 110	0.52 63	0.93 95	0.65 56	0.74 44	0.60 69	0.33 19	8.49 121	1.53 81	0.78 52	0.91 116	2.18 78	1.09 129	3.35 112	15.13 206	0.55 74	0.79 105	0.92 82	1.03 91	2.08 100	0.77 52

AFF-stereo	3.18 151	0.71 27	0.65 51	0.31 13	0.33 17	0.55 62	0.23 13	0.87 51	0.42 32	1.36 129	0.46 21	0.67 27	0.35 17	0.26 11	46.76 220	1.18 37	0.62 19	0.86 97	2.87 106	0.45 13	4.82 130	15.89 213	0.44 29	0.47 33	0.82 59	0.68 42	2.38 128	0.56 18

UPFNet	0.78 20	0.71 27	0.89 86	0.55 62	0.65 93	0.60 82	0.56 97	0.72 23	0.57 73	0.59 22	0.59 46	0.64 22	0.47 36	0.61 117	1.83 23	1.02 19	0.77 46	0.69 50	0.92 22	0.73 69	0.70 15	1.04 11	0.55 74	0.67 80	0.64 31	0.57 29	2.18 106	0.59 28

IPLGR_C	1.36 61	0.72 32	0.89 86	0.59 72	0.54 62	0.54 57	0.34 46	0.81 38	0.58 76	0.76 55	0.69 64	1.05 101	0.53 46	0.64 130	2.77 53	1.41 64	0.92 84	0.69 50	3.26 122	0.64 45	1.68 75	10.52 148	0.58 87	0.83 113	1.01 97	0.65 38	2.40 130	0.61 32

XX-Stereo	13.13 241	0.72 32	1.28 169	1.04 150	0.54 62	0.81 125	0.87 131	1.13 82	0.51 60	4.52 233	6.79 224	1.56 151	1.04 157	0.49 78	39.98 193	16.92 252	1.52 167	0.95 123	6.78 192	0.95 113	6.18 152	13.69 199	0.71 129	0.52 41	237.32 274	1.37 128	2.63 156	3.58 191

ARAFT	1.32 57	0.72 32	0.50 30	0.35 18	0.34 19	0.44 35	0.24 17	0.65 17	0.35 20	2.25 180	0.56 41	0.60 15	0.30 12	0.43 57	2.15 35	1.46 72	0.75 38	0.75 67	2.78 103	0.58 31	2.25 99	12.47 186	0.45 32	0.39 12	0.94 84	0.40 10	1.98 95	0.57 20

DMCA	0.68 13	0.72 32	0.65 51	0.40 27	0.49 43	0.54 57	0.34 46	0.59 11	0.55 68	0.79 63	0.64 54	0.73 38	0.41 28	0.47 72	1.60 16	0.99 17	0.76 40	0.68 42	0.68 12	0.52 22	0.71 16	1.17 13	0.51 57	0.57 52	0.50 12	0.55 25	1.06 25	0.62 35

FADNet-RVC	2.70 134	0.72 32	0.93 99	0.78 112	1.09 151	0.60 82	2.77 193	0.92 58	0.62 87	1.01 104	0.73 73	1.50 145	0.65 82	0.62 122	38.99 186	1.71 101	0.92 84	0.91 116	2.27 84	1.57 164	2.69 106	4.17 66	0.53 69	0.80 106	1.47 163	1.12 106	1.45 50	1.38 128

PWCDC_ROB	2.81 136	0.72 32	0.69 57	0.63 83	0.95 138	0.69 104	0.70 118	1.04 73	1.58 179	0.64 33	1.84 155	0.91 79	3.56 202	0.77 155	39.21 187	2.17 127	1.31 151	0.99 134	1.59 57	1.01 123	3.34 111	5.82 101	0.72 131	0.87 124	0.77 46	0.94 77	1.13 30	1.19 114

RAFT-Stereo + iAFF	3.00 146	0.73 38	0.91 92	0.43 34	0.41 30	0.58 72	0.28 31	0.99 67	0.60 82	1.54 139	0.59 46	0.80 61	0.40 25	0.28 13	44.82 212	1.22 43	0.69 25	0.53 14	2.71 100	0.62 41	2.23 98	13.76 201	0.50 52	0.59 59	0.90 74	0.75 50	2.54 147	0.66 39

CVANet_RVC	0.80 21	0.73 38	0.92 98	0.86 129	0.64 90	0.72 111	0.62 107	1.17 86	0.55 68	0.47 12	0.89 102	0.91 79	0.48 37	0.51 87	0.84 2	0.75 5	0.61 18	0.59 26	0.56 8	0.63 43	0.66 14	3.82 61	0.43 25	0.47 33	0.57 20	0.44 17	0.78 13	1.05 95

AASNet	0.55 6	0.74 40	0.50 30	0.35 18	0.61 76	0.52 53	0.42 65	0.65 17	0.28 11	0.41 8	0.50 30	0.40 7	0.32 15	0.44 62	1.04 5	0.73 3	0.55 7	0.61 32	0.68 12	0.51 20	0.62 10	0.94 10	0.46 36	0.50 38	0.52 13	0.44 17	0.74 11	0.45 11

raft+_RVC	1.58 85	0.74 40	0.75 63	0.41 29	0.35 22	0.52 53	0.32 39	1.47 129	0.45 38	0.63 31	0.61 49	0.69 31	0.39 23	0.30 15	4.83 99	4.95 188	0.76 40	0.56 24	1.64 59	0.60 36	0.96 32	16.85 224	0.50 52	0.45 28	0.78 50	0.62 32	0.88 16	0.68 40

DMCA-RVC	0.94 29	0.74 40	0.78 68	0.62 78	0.78 112	0.58 72	1.11 151	0.77 29	1.39 163	1.36 129	0.68 59	0.88 72	0.57 59	0.58 110	2.43 46	1.16 33	0.91 81	0.78 71	0.99 26	0.78 79	0.94 31	1.41 23	0.55 74	0.72 91	0.62 29	0.64 35	1.82 82	0.91 72

test_4	2.06 117	0.75 43	0.84 78	0.43 34	0.36 25	0.36 15	0.27 27	0.78 31	0.34 18	0.75 51	0.53 35	0.91 79	0.35 17	0.41 44	13.80 144	13.16 233	0.68 24	0.72 55	1.64 59	0.61 37	1.21 52	11.03 160	0.48 42	0.52 41	0.66 37	0.71 44	2.72 162	0.61 32

GMOStereo	1.98 109	0.75 43	0.52 32	0.62 78	0.53 56	0.47 37	0.47 83	1.54 140	0.48 47	0.87 80	0.47 23	0.77 49	0.58 63	0.38 31	10.16 130	5.49 195	0.81 56	0.88 105	3.13 116	0.81 89	1.81 82	16.83 220	0.49 46	0.56 48	1.11 114	0.74 46	1.57 63	0.58 22

error version	1.98 109	0.75 43	0.52 32	0.62 78	0.53 56	0.47 37	0.47 83	1.54 140	0.48 47	0.87 80	0.47 23	0.77 49	0.58 63	0.38 31	10.16 130	5.49 195	0.81 56	0.88 105	3.13 116	0.81 89	1.81 82	16.83 220	0.49 46	0.56 48	1.11 114	0.74 46	1.57 63	0.58 22

test-v	1.98 109	0.75 43	0.52 32	0.62 78	0.53 56	0.47 37	0.47 83	1.54 140	0.48 47	0.87 80	0.47 23	0.77 49	0.58 63	0.38 31	10.16 130	5.49 195	0.81 56	0.88 105	3.13 116	0.81 89	1.81 82	16.83 220	0.49 46	0.56 48	1.11 114	0.74 46	1.57 63	0.58 22

test-2	1.98 109	0.75 43	0.52 32	0.62 78	0.53 56	0.47 37	0.47 83	1.54 140	0.48 47	0.87 80	0.47 23	0.77 49	0.58 63	0.38 31	10.16 130	5.49 195	0.81 56	0.88 105	3.13 116	0.81 89	1.81 82	16.83 220	0.49 46	0.56 48	1.11 114	0.74 46	1.57 63	0.58 22

ICVP	1.60 87	0.75 43	1.11 138	0.77 108	0.78 112	0.87 131	0.64 109	1.10 77	0.85 118	1.37 132	1.11 124	0.95 91	1.12 165	0.57 108	3.12 72	2.05 124	1.33 153	1.00 138	1.56 54	1.07 126	3.91 117	10.82 154	0.69 126	0.87 124	0.95 87	1.21 116	1.52 58	1.14 105
Kwon, Oh-Hun and Zell, Eduard: Image-Coupled Volume Propagation for Stereo Matching. 2023 IEEE International Conference on Image Processing (ICIP)
GES	1.63 89	0.75 43	0.83 75	0.79 116	0.73 104	0.82 126	0.67 115	1.36 120	0.95 130	1.65 149	0.95 107	0.78 55	0.65 82	0.66 137	6.17 109	1.65 97	1.02 113	0.91 116	5.50 165	1.23 141	4.23 121	5.40 90	0.67 117	0.96 147	0.81 58	0.83 58	1.52 58	1.65 143

RASNet	1.02 33	0.75 43	0.95 103	0.64 87	0.64 90	0.67 100	0.45 76	0.98 66	0.62 87	1.21 119	0.64 54	0.76 46	0.74 101	0.43 57	1.59 14	1.52 79	0.78 52	0.68 42	1.06 30	0.70 61	1.24 53	4.37 69	0.47 37	0.84 115	0.80 55	0.83 58	2.17 105	1.08 98

IPLG	3.07 147	0.76 51	0.72 59	0.43 34	0.54 62	0.56 64	0.53 95	1.62 152	0.36 23	0.62 30	0.58 45	0.79 58	0.68 87	0.49 78	50.96 242	1.74 107	1.12 131	0.97 129	3.52 133	0.64 45	1.11 40	6.45 108	0.52 63	0.82 110	0.92 82	1.91 170	2.86 167	0.71 43

FINET	8.71 224	0.76 51	1.06 126	0.73 99	0.61 76	0.65 95	0.96 138	1.14 83	10.65 251	0.64 33	8.32 243	1.23 122	12.97 232	0.66 137	19.47 161	15.19 249	1.11 127	0.67 40	4.45 149	3.30 218	6.92 160	25.13 258	0.48 42	1.82 188	33.04 261	36.43 266	1.44 46	45.32 269

HSM	1.47 73	0.76 51	1.02 120	0.81 120	0.80 118	0.56 64	0.56 97	1.86 174	0.60 82	0.76 55	0.85 91	0.90 77	0.68 87	0.60 115	11.58 138	1.15 31	0.96 98	0.74 63	2.61 95	0.74 70	2.26 100	2.51 46	0.60 97	0.87 124	0.95 87	0.98 84	2.08 100	1.02 91

MIF-Stereo (partial)	0.77 19	0.77 54	0.34 8	0.29 9	0.38 28	0.36 15	0.31 35	0.54 8	0.40 26	0.61 26	0.32 11	0.55 14	0.40 25	0.24 9	2.14 34	1.65 97	0.69 25	0.76 68	0.93 24	0.48 18	1.52 69	1.76 31	0.42 23	0.39 12	0.64 31	0.70 43	2.25 113	0.86 64

MIM_Stereo	1.71 93	0.77 54	0.56 42	0.43 34	0.38 28	0.47 37	0.23 13	1.50 134	0.32 15	0.56 16	0.46 21	0.65 25	0.28 11	0.39 37	6.21 111	11.24 220	0.65 21	0.82 84	3.32 128	0.89 104	1.35 55	10.19 144	0.38 16	0.51 40	0.55 17	0.42 15	1.96 93	0.58 22

Sa-1000	1.22 50	0.77 54	0.49 28	0.49 47	0.61 76	0.51 48	0.29 32	1.69 160	0.53 64	0.73 47	0.48 29	0.73 38	0.66 85	0.76 151	3.04 68	1.97 119	0.98 102	0.95 123	3.31 126	0.63 43	1.92 90	4.89 76	0.37 12	0.82 110	1.15 123	1.22 118	2.35 122	0.75 47

sAnonymous2	1.46 71	0.77 54	0.55 38	0.43 34	0.48 39	0.71 108	0.42 65	1.28 105	0.99 132	0.65 36	0.88 99	1.13 114	0.96 149	0.36 26	2.58 47	2.36 133	1.11 127	1.05 152	3.69 136	0.96 115	4.96 133	7.11 118	0.64 108	0.61 64	0.84 61	1.39 130	1.25 36	1.23 118

CroCo_RVC	1.46 71	0.77 54	0.55 38	0.43 34	0.48 39	0.71 108	0.42 65	1.28 105	0.99 132	0.65 36	0.88 99	1.13 114	0.96 149	0.36 26	2.58 47	2.36 133	1.11 127	1.05 152	3.69 136	0.96 115	4.96 133	7.11 118	0.64 108	0.61 64	0.84 61	1.39 130	1.25 36	1.23 118

UNet	0.90 26	0.77 54	0.77 66	0.61 76	0.61 76	0.61 84	0.57 102	0.90 56	0.60 82	1.20 115	0.68 59	0.77 49	0.58 63	0.67 139	1.80 22	1.20 41	0.83 63	0.73 58	1.14 36	0.83 98	0.90 25	1.35 19	0.65 111	0.77 98	0.70 39	0.79 51	2.48 137	0.95 77

DeepPruner_ROB	1.89 106	0.77 54	0.97 108	0.86 129	0.91 131	0.80 123	5.39 213	1.26 102	0.91 126	1.47 137	1.61 147	0.92 84	0.82 127	0.56 106	4.41 93	1.54 86	1.07 123	1.06 155	2.72 102	0.80 84	7.63 171	7.36 121	0.87 171	0.77 98	0.91 76	1.47 138	2.20 108	0.99 88

CES	1.47 73	0.78 61	0.61 46	0.46 46	0.57 70	0.52 53	0.23 13	1.50 134	0.68 98	0.78 60	0.86 93	0.86 71	0.90 138	0.39 37	7.38 117	3.09 147	1.24 145	1.04 147	1.48 49	1.19 135	4.63 129	5.40 90	0.67 117	0.45 28	0.87 69	0.82 55	1.16 31	1.15 108

BEATNet_4x	1.77 99	0.78 61	0.79 69	0.76 105	0.70 99	0.51 48	0.49 89	1.23 96	1.31 161	0.84 75	0.76 77	1.06 102	0.76 109	0.67 139	8.95 122	2.41 135	1.91 183	1.42 192	1.30 41	0.88 103	4.99 137	9.14 134	0.51 57	1.03 153	0.77 46	0.82 55	1.85 84	1.10 100

LoS	1.62 88	0.79 63	0.65 51	0.53 58	0.57 70	0.67 100	0.39 60	2.55 213	0.90 124	1.22 122	0.98 114	0.98 96	0.87 135	0.44 62	4.09 91	3.52 161	1.45 161	0.94 122	2.24 82	0.75 73	6.08 151	7.76 123	0.68 120	0.64 69	1.18 128	0.97 82	1.10 28	0.87 67

CFNet_pseudo	1.71 93	0.79 63	0.89 86	0.83 123	0.79 116	0.71 108	0.43 69	0.93 60	0.53 64	0.94 98	0.81 89	0.94 88	0.88 137	0.82 162	15.18 150	1.47 75	0.79 54	0.73 58	7.38 200	0.78 79	1.08 39	2.74 50	0.74 140	0.70 88	0.91 76	0.91 74	1.47 52	1.13 104

HCRNet	0.75 15	0.79 63	0.43 20	0.55 62	0.27 11	0.42 32	0.38 58	0.63 16	0.34 18	1.59 142	0.61 49	0.67 27	0.31 14	0.42 52	2.11 32	0.81 8	0.65 21	0.48 10	0.68 12	0.44 12	0.80 21	2.42 43	0.40 20	0.45 28	0.46 8	0.48 20	2.14 102	0.50 15

Anonymous	1.99 113	0.80 66	0.63 49	0.50 51	0.57 70	0.61 84	0.40 62	1.53 139	1.14 151	2.17 177	0.66 58	1.14 117	1.08 160	0.60 115	3.00 65	4.37 180	1.40 159	1.27 186	3.68 135	1.28 145	7.10 161	12.24 181	0.62 101	1.03 153	1.17 124	1.12 106	2.45 134	1.16 111

GANet	1.17 49	0.80 66	0.81 73	0.71 97	0.71 101	1.18 163	0.64 109	0.83 42	0.47 43	0.61 26	6.20 215	2.19 170	0.44 33	0.65 135	0.94 3	0.81 8	0.87 71	0.79 73	0.65 11	0.46 15	0.56 7	6.49 109	0.53 69	0.57 52	0.65 34	0.47 19	0.85 15	0.70 41

CAS	1.16 48	0.81 68	0.47 25	0.51 54	0.49 43	0.38 18	0.31 35	0.56 9	0.45 38	1.20 115	0.90 104	0.64 22	0.97 153	0.32 16	3.11 70	2.22 129	0.98 102	0.85 95	1.21 37	0.64 45	3.95 118	5.48 94	0.47 37	0.31 7	0.85 66	0.92 76	1.21 34	1.15 108

dd	0.93 28	0.81 68	0.54 37	1.07 152	0.45 34	0.87 131	0.50 90	0.86 47	0.42 32	0.83 72	0.44 19	1.28 128	0.40 25	0.56 106	2.32 42	1.06 23	1.03 114	0.74 63	2.01 76	0.62 41	0.87 22	1.54 28	0.52 63	0.75 94	0.86 67	0.58 30	1.74 78	1.43 132

rafts_anoy	1.69 92	0.82 70	0.95 103	0.45 43	0.51 50	0.54 57	0.46 80	1.57 149	0.51 60	0.61 26	0.70 67	0.71 34	0.49 38	0.36 26	8.16 118	6.28 202	0.82 61	0.79 73	2.48 92	0.65 51	1.66 73	11.09 163	0.54 73	0.54 44	1.00 96	0.90 71	0.96 20	0.99 88

IER	0.95 31	0.83 71	0.60 45	0.50 51	0.52 53	0.58 72	0.48 87	0.80 36	0.50 56	1.12 113	0.77 81	1.06 102	0.50 41	0.78 156	3.59 83	1.11 29	0.76 40	0.65 37	0.91 21	0.78 79	0.76 17	2.32 41	0.66 114	0.67 80	0.65 34	1.01 86	2.05 98	0.74 45

pcwnet_v2	3.23 152	0.83 71	0.97 108	0.93 133	1.14 156	0.96 143	0.69 117	1.17 86	0.87 122	2.03 169	1.10 123	1.29 129	1.08 160	1.26 196	45.42 213	1.62 96	1.08 124	0.89 109	6.88 196	0.84 100	3.07 108	4.23 67	1.04 182	0.91 138	1.05 106	1.19 114	2.44 132	2.19 168

FADNet	2.84 139	0.83 71	0.90 89	0.83 123	1.04 144	0.62 86	2.08 179	0.99 67	0.76 108	0.92 94	0.92 106	1.18 119	0.78 116	0.76 151	40.37 195	1.50 77	0.97 101	1.03 146	2.68 98	1.57 164	3.20 110	5.00 79	0.51 57	0.68 82	1.58 175	1.68 152	1.54 60	1.82 147

NVstereo2D	2.85 140	0.83 71	0.80 72	0.70 96	0.80 118	0.92 140	0.81 126	1.18 90	0.76 108	0.93 95	1.03 117	0.81 63	0.55 56	0.72 147	52.45 253	1.56 91	0.94 93	0.87 101	1.64 59	0.72 68	1.14 43	1.60 29	0.76 145	0.87 124	1.08 110	0.79 51	1.01 22	0.75 47

IGEV_Zeroshot_test	4.26 175	0.84 75	1.93 199	2.97 220	0.71 101	3.42 219	1.32 164	2.22 199	1.67 183	4.20 228	6.87 228	2.33 177	1.00 154	0.48 74	9.28 124	11.41 222	1.04 117	0.84 93	5.57 168	4.84 228	8.38 187	21.42 250	0.65 111	0.84 115	1.46 160	1.58 146	14.79 250	2.96 182

anonymousdsp2	2.94 144	0.84 75	0.87 83	0.43 34	0.45 34	0.58 72	0.34 46	1.16 85	0.38 24	0.66 38	21.85 255	0.70 33	0.41 28	0.59 112	13.83 145	3.60 165	0.76 40	0.71 52	2.22 81	1.35 150	1.52 69	21.23 249	0.43 25	0.62 67	0.79 53	0.50 23	1.85 84	0.65 38

LMCR-Stereo	1.14 44	0.84 75	0.91 92	0.55 62	0.63 87	0.66 97	0.34 46	1.12 79	0.64 92	0.82 70	0.77 81	0.94 88	0.49 38	0.44 62	3.22 75	1.57 93	1.06 121	0.76 68	2.19 80	1.43 156	1.90 87	4.46 70	0.53 69	0.81 109	0.87 69	0.86 66	1.11 29	0.94 74

RALCasStereoNet	1.87 103	0.84 75	1.02 120	0.54 60	0.55 66	0.62 86	0.48 87	1.48 130	0.46 42	1.01 104	0.74 74	0.92 84	0.50 41	0.36 26	6.19 110	11.19 219	0.81 56	0.76 68	1.55 52	0.68 57	1.46 61	13.06 192	0.52 63	0.66 78	0.94 84	1.13 110	0.96 20	1.14 105

DSFCA	0.94 29	0.84 75	0.75 63	0.66 91	0.78 112	0.62 86	0.79 125	0.75 28	0.78 110	0.78 60	0.86 93	0.79 58	0.52 45	0.44 62	1.95 25	1.21 42	0.89 77	0.87 101	1.03 28	0.81 89	1.11 40	2.19 40	0.73 134	0.80 106	0.84 61	0.96 79	1.89 88	0.85 62

DN-CSS_ROB	1.49 75	0.84 75	1.08 132	0.88 131	0.88 127	0.50 46	0.39 60	2.00 186	0.63 90	1.55 140	1.79 153	1.00 98	0.81 123	0.41 44	3.48 79	1.46 72	1.12 131	0.95 123	5.28 161	0.75 73	4.20 120	3.69 59	0.56 81	1.01 151	0.80 55	0.82 55	2.06 99	1.31 124

MSKI-zero shot	3.77 169	0.85 81	1.15 146	0.73 99	0.63 87	0.68 102	0.56 97	1.86 174	0.94 128	0.88 87	6.74 223	1.62 153	0.71 93	0.43 57	15.96 151	13.56 235	1.52 167	1.01 142	6.81 193	8.64 246	10.46 204	16.23 215	0.59 92	0.87 124	1.50 167	1.95 175	1.85 84	3.10 184

AF-Net	1.15 46	0.85 81	1.00 114	0.77 108	0.93 134	1.00 149	2.29 183	1.51 137	1.06 141	0.57 19	0.96 108	1.40 138	0.64 79	0.75 149	2.20 37	1.08 25	0.85 64	0.62 33	1.83 67	0.79 82	0.90 25	2.97 53	0.66 114	0.65 75	0.98 91	0.89 69	1.58 67	1.24 120

Nwc_Net	1.15 46	0.85 81	1.00 114	0.77 108	0.93 134	1.00 149	2.29 183	1.51 137	1.06 141	0.57 19	0.96 108	1.40 138	0.64 79	0.75 149	2.20 37	1.08 25	0.85 64	0.62 33	1.83 67	0.79 82	0.90 25	2.97 53	0.66 114	0.65 75	0.98 91	0.89 69	1.58 67	1.24 120

CFNet	0.87 24	0.85 81	0.83 75	0.78 112	0.74 105	0.62 86	0.56 97	0.84 45	0.49 53	0.67 39	0.70 67	0.96 93	0.68 87	0.45 68	2.29 41	0.88 11	0.76 40	0.66 39	0.94 25	0.80 84	1.07 37	1.08 12	0.50 52	0.54 44	0.91 76	1.03 91	1.67 76	1.14 105

AE-Stereo	1.87 103	0.86 85	1.31 172	0.82 122	0.55 66	0.58 72	0.78 123	0.83 42	0.49 53	0.79 63	0.54 36	1.31 132	0.72 96	0.52 89	2.79 57	4.03 173	1.04 117	0.97 129	3.06 112	1.16 132	4.60 128	15.60 209	0.55 74	1.04 157	1.33 143	1.34 126	1.95 92	0.86 64

RAFT-Test	3.32 154	0.86 85	1.22 160	1.02 148	0.82 123	0.59 79	0.58 103	2.18 195	0.70 102	1.12 113	7.31 233	1.02 99	0.91 140	0.59 112	9.35 125	11.60 224	1.14 134	0.81 79	7.01 199	1.28 145	10.82 208	17.19 230	0.76 145	0.77 98	1.51 170	4.92 218	1.38 42	2.16 167

iResNet_ROB	1.32 57	0.86 85	0.86 82	0.65 88	0.60 74	0.69 104	0.66 113	2.64 216	0.58 76	1.71 153	0.75 76	0.97 94	0.82 127	0.49 78	5.86 107	1.53 81	0.93 89	0.86 97	2.96 107	0.68 57	2.22 96	1.21 16	0.62 101	0.95 145	0.86 67	0.98 84	2.65 159	1.02 91

EGLCR-Stereo	3.59 162	0.87 88	1.26 166	0.45 43	0.49 43	0.62 86	0.24 17	0.84 45	1.44 166	0.72 44	3.96 189	0.80 61	0.65 82	0.51 87	4.34 92	8.11 212	1.11 127	1.11 162	3.53 134	0.71 66	5.00 138	35.96 266	0.56 81	0.71 89	1.01 97	0.91 74	20.20 255	0.86 64

Anonymous3	2.34 123	0.87 88	0.96 105	0.57 68	1.20 161	0.90 136	0.70 118	2.43 209	1.12 147	1.04 106	0.97 112	2.57 181	1.18 168	0.58 110	4.83 99	8.57 213	1.53 169	1.46 195	5.31 162	1.61 167	6.76 157	10.34 146	0.73 134	0.71 89	1.11 114	1.40 133	2.31 115	1.33 126

CFNet_RVC	2.61 130	0.87 88	0.97 108	0.76 105	0.82 123	0.73 113	0.52 94	0.74 27	0.66 96	0.87 80	1.03 117	0.90 77	0.61 70	0.52 89	44.12 210	1.18 37	0.85 64	0.81 79	2.35 86	0.76 77	1.46 61	2.38 42	0.53 69	0.73 92	0.99 93	1.11 103	1.93 91	1.22 117

PDISCO_ROB	1.12 41	0.87 88	0.62 47	0.79 116	0.70 99	0.54 57	0.76 121	0.95 63	0.69 101	1.78 156	0.98 114	0.75 45	0.63 76	0.65 135	2.15 35	1.54 86	0.99 105	1.10 160	1.60 58	0.82 95	1.80 79	2.71 49	0.57 85	0.84 115	1.20 129	0.84 60	2.56 149	0.90 69

test croco	0.75 15	0.88 92	0.39 13	0.33 16	0.61 76	0.35 13	0.30 34	0.89 55	0.35 20	0.72 44	0.24 5	0.73 38	0.35 17	0.21 7	2.10 31	1.66 99	0.73 32	0.72 55	1.01 27	0.43 11	1.85 86	1.92 34	0.36 10	0.39 12	0.72 41	0.61 31	0.75 12	0.74 45

psm_up	1.12 41	0.88 92	1.03 122	0.79 116	0.95 138	0.77 119	0.66 113	1.33 114	1.03 139	0.87 80	0.69 64	1.12 111	0.76 109	0.76 151	2.94 60	1.17 36	0.96 98	0.82 84	2.32 85	0.85 101	1.44 58	1.89 33	0.51 57	0.92 140	1.03 101	1.08 100	1.62 73	1.09 99

FADNet-RVC-Resample	2.26 122	0.88 92	1.00 114	0.72 98	0.82 123	0.64 94	1.20 157	1.09 76	0.94 128	0.99 102	0.96 108	1.71 157	0.79 118	1.00 178	25.20 167	1.54 86	1.23 144	1.59 200	1.55 52	1.07 126	1.59 71	6.84 114	0.60 97	1.24 171	0.88 71	1.96 176	1.44 46	1.54 135

AACVNet	1.30 55	0.89 95	0.74 61	0.93 133	0.95 138	0.73 113	0.64 109	0.88 52	0.64 92	0.74 49	0.88 99	0.83 65	0.67 86	0.62 122	9.20 123	1.41 64	0.87 71	0.84 93	1.21 37	0.80 84	1.51 67	2.50 45	0.75 143	0.69 84	0.88 71	1.11 103	1.91 90	1.31 124

MSMDNet	3.50 158	0.89 95	1.16 148	0.58 70	0.75 106	0.62 86	0.50 90	2.02 187	0.62 87	1.04 106	1.76 151	1.11 110	12.05 229	0.61 117	12.99 142	10.73 218	1.17 138	0.81 79	6.92 197	1.46 160	11.45 213	17.23 231	0.72 131	0.84 115	1.47 163	1.81 162	1.28 38	1.94 157

MLCV	2.04 115	0.89 95	0.99 112	1.37 178	1.31 169	1.02 152	1.01 141	2.14 192	0.80 111	2.00 167	4.28 192	1.74 158	1.62 176	0.48 74	3.03 66	2.01 122	1.33 153	0.96 126	6.76 189	1.13 131	6.05 150	5.71 97	0.68 120	1.73 187	1.32 142	1.39 130	2.32 117	1.07 96

anonymity	7.31 215	0.90 98	1.71 190	1.15 161	0.92 133	0.82 126	0.78 123	2.16 194	1.73 186	3.78 222	97.18 271	1.99 165	0.92 141	0.53 92	9.97 128	7.82 209	1.13 133	0.89 109	6.68 187	1.45 158	7.79 175	18.56 241	0.75 143	0.77 98	1.50 167	1.58 146	21.11 256	2.77 177

GLC_STEREO	1.38 66	0.90 98	0.91 92	0.58 70	0.62 83	0.49 42	0.43 69	1.68 159	0.48 47	0.77 59	0.68 59	0.81 63	0.62 75	0.61 117	9.99 129	1.91 115	0.92 84	0.60 28	1.71 66	0.71 66	2.58 104	3.85 63	0.48 42	0.57 52	0.69 38	0.56 27	2.36 123	0.87 67

IPLGR	3.62 163	0.90 98	0.93 99	0.65 88	0.68 98	0.51 48	0.44 75	1.14 83	0.45 38	2.02 168	1.29 136	0.88 72	0.76 109	0.48 74	49.71 232	1.92 116	1.37 157	1.13 163	3.29 125	1.45 158	3.00 107	15.33 207	0.59 92	1.08 158	1.51 170	1.93 174	3.46 192	0.91 72

test_5	0.76 18	0.91 101	0.32 6	0.39 25	0.26 10	0.36 15	0.19 9	1.79 168	0.33 16	0.60 23	1.97 161	0.76 46	0.75 104	0.33 19	1.58 12	1.23 45	0.57 10	0.55 21	1.09 32	0.40 9	0.64 11	1.83 32	0.31 6	0.46 32	0.47 9	0.40 10	1.72 77	0.44 10

cross-raft	2.82 138	0.91 101	1.18 154	0.75 104	0.90 129	0.66 97	0.46 80	2.03 189	0.61 85	0.95 100	1.42 145	1.08 108	0.76 109	0.53 92	8.24 120	5.88 200	1.09 125	0.80 77	6.99 198	2.68 204	12.15 215	17.17 229	0.72 131	0.78 103	1.60 177	1.91 170	1.66 75	2.34 171

CREStereo++_RVC	1.81 101	0.91 101	1.09 134	0.52 56	0.61 76	0.41 25	0.29 32	1.37 122	0.56 71	0.83 72	0.63 52	0.77 49	0.86 132	0.40 41	2.94 60	3.08 146	0.98 102	0.63 35	2.71 100	0.56 25	4.98 136	6.57 110	0.59 92	0.53 43	1.06 107	1.06 97	12.85 245	0.97 79
Junpeng Jing, Jiankun Li, Pengfei Xiong, Jiangyu Liu, Shuaicheng Liu, Yichen Guo, Xin Deng, Mai Xu, Lai Jiang, Leonid Sigal: Uncertainty Guided Adaptive Warping for Robust and Efficient Stereo Matching. ICCV2023
iResNetv2_ROB	1.65 90	0.91 101	0.76 65	1.13 158	0.66 94	0.73 113	0.56 97	2.62 214	0.67 97	1.76 155	0.87 96	1.36 135	0.77 115	0.42 52	5.48 105	1.34 59	1.04 117	0.74 63	4.59 151	0.89 104	7.80 177	2.09 38	0.62 101	0.93 142	0.89 73	0.86 66	3.12 181	0.90 69

MyStereo04	1.85 102	0.92 105	1.06 126	0.81 120	0.90 129	0.59 79	0.43 69	1.56 146	0.99 132	2.30 182	0.87 96	1.46 141	0.57 59	0.41 44	3.53 82	2.81 142	0.93 89	1.01 142	5.44 164	2.73 205	4.96 133	6.15 107	1.83 211	0.96 147	1.39 154	1.73 155	2.57 151	0.94 74

CASnet	1.22 50	0.92 105	0.55 38	0.41 29	0.45 34	0.39 22	0.24 17	0.92 58	0.50 56	0.78 60	0.56 41	0.91 79	0.54 53	0.38 31	3.31 76	1.35 60	0.77 46	0.51 12	1.43 47	0.56 25	7.13 164	5.44 93	0.45 32	0.48 36	1.22 132	0.50 23	1.47 52	0.78 55
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence Aware Stereo Matching for Realistic Cluttered Scenario. ICIP 2024 submissions (1861)
MIPNet	2.96 145	0.92 105	0.91 92	0.50 51	0.67 97	0.56 64	0.61 106	1.33 114	0.54 67	2.05 171	0.97 112	0.83 65	0.81 123	0.49 78	40.68 197	1.72 103	1.31 151	0.97 129	3.26 122	1.24 142	1.50 66	9.35 135	0.59 92	1.03 153	1.35 147	1.98 178	2.90 170	0.81 57

GANet-ADL	3.14 150	0.92 105	1.31 172	1.05 151	1.05 146	1.24 172	0.92 136	1.20 92	1.01 135	3.66 220	6.58 220	1.07 107	0.81 123	0.49 78	11.53 137	4.97 190	1.73 177	0.91 116	6.57 184	2.05 189	8.13 183	18.07 238	0.71 129	0.95 145	1.11 114	1.99 179	2.91 171	1.84 149

CREStereo	1.57 83	0.92 105	0.99 112	0.53 58	0.43 32	0.49 42	0.26 24	1.44 128	0.71 103	0.87 80	1.01 116	0.95 91	0.76 109	0.44 62	7.17 114	4.29 177	0.93 89	0.59 26	2.41 87	0.65 51	5.45 142	5.19 84	0.61 99	0.63 68	1.02 100	1.01 86	1.74 78	0.98 83
Jiankun Li, Peisen Wang, Pengfei Xiong, Tao Cai, Ziwei Yan, Lei Yang, Jiangyu Liu, Haoqiang Fan, Shuaicheng Liu: Practical Stereo Matching via Cascaded Recurrent Network with Adaptive Correlation. CVPR 2022
DLCB_ROB	1.03 34	0.92 105	0.91 92	0.74 102	0.83 126	0.75 116	0.77 122	0.88 52	0.73 106	0.93 95	0.85 91	1.06 102	0.94 145	0.70 144	1.57 11	1.24 47	1.03 114	0.73 58	0.92 22	0.75 73	1.48 65	2.49 44	0.81 154	0.77 98	1.35 147	1.30 123	1.49 56	0.95 77

AEACV	3.45 156	0.93 111	0.35 10	0.29 9	0.21 8	0.27 5	0.12 4	0.28 1	0.14 2	0.24 2	0.24 5	0.36 5	0.22 7	0.21 7	30.09 173	24.13 261	0.59 13	0.46 8	1.65 64	0.91 108	0.89 24	28.36 264	0.27 5	0.21 4	0.36 1	0.31 3	0.63 7	0.28 5

NLCA_NET_v2_RVC	1.09 38	0.93 111	0.85 80	0.74 102	0.81 120	0.66 97	1.22 160	1.07 74	2.23 204	1.99 166	0.76 77	0.97 94	0.63 76	0.94 172	2.41 45	1.05 22	0.74 34	0.72 55	1.32 42	0.70 61	0.90 25	1.40 20	0.59 92	0.61 64	0.74 43	1.58 146	1.48 55	1.26 122
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhidong Zhu, Bo Li, and Renjie He.: NLCA-Net: A non-local context attention network for stereo matching.
raft_robust	1.38 66	0.94 113	0.55 38	0.60 74	0.48 39	0.59 79	0.38 58	2.05 191	0.53 64	1.67 151	0.52 33	0.83 65	0.81 123	0.49 78	3.50 81	1.90 114	0.92 84	0.86 97	4.99 157	0.61 37	3.19 109	5.05 81	0.47 37	0.64 69	1.04 104	1.06 97	1.58 67	0.99 88

RAFT_CTSACE	0.75 15	0.94 113	0.33 7	0.36 20	0.34 19	0.34 11	0.24 17	1.23 96	0.27 9	0.64 33	0.29 8	0.72 37	0.56 58	0.34 21	2.96 62	1.22 43	0.55 7	0.44 7	0.81 18	0.35 6	0.87 22	2.64 48	0.47 37	0.38 11	0.54 16	0.41 13	1.58 67	0.39 9

TestStereo	0.82 22	0.94 113	0.85 80	0.56 67	0.47 37	0.68 102	0.35 54	1.21 94	0.42 32	0.90 89	0.65 56	0.88 72	0.55 56	0.39 37	1.59 14	0.96 13	0.77 46	0.54 16	1.41 46	0.57 27	1.30 54	1.32 18	0.48 42	0.49 37	0.79 53	0.81 54	1.39 43	0.79 56

PMTNet	1.59 86	0.94 113	1.06 126	0.49 47	0.51 50	0.49 42	0.32 39	0.83 42	0.72 104	0.83 72	0.63 52	0.89 76	0.50 41	0.42 52	7.10 113	4.35 179	0.96 98	0.57 25	2.41 87	0.58 31	5.99 149	6.00 105	0.61 99	0.41 20	1.97 198	1.03 91	1.16 31	1.19 114

MyStereo	1.93 108	0.95 117	1.26 166	0.84 127	0.91 131	0.57 69	0.43 69	1.29 107	0.74 107	2.38 186	2.06 167	1.54 148	0.70 91	0.40 41	4.03 88	2.60 138	0.90 80	0.93 120	5.50 165	2.53 201	4.90 132	7.06 117	1.36 195	1.00 149	1.50 167	2.17 186	2.66 160	0.94 74

Any-RAFT	2.70 134	0.95 117	1.29 170	0.76 105	0.79 116	0.51 48	0.42 65	1.99 185	0.58 76	0.86 77	6.97 231	1.52 147	0.51 44	0.44 62	5.49 106	3.45 158	0.94 93	0.93 120	6.85 195	0.82 95	14.24 244	11.16 164	0.70 128	0.78 103	1.62 178	1.89 169	2.28 114	4.18 197

SA	1.14 44	0.95 117	0.46 23	0.55 62	0.54 62	0.50 46	0.25 22	1.59 150	0.47 43	0.72 44	0.40 17	0.73 38	0.59 68	0.62 122	2.09 30	2.12 125	0.82 61	0.82 84	3.31 126	0.67 55	1.46 61	4.78 75	0.36 10	0.69 84	0.78 50	1.11 103	2.64 157	0.72 44

STTStereo	1.06 37	0.95 117	0.90 89	0.79 116	0.77 110	0.70 107	1.10 148	0.86 47	1.48 171	1.26 123	0.78 85	1.13 114	0.78 116	0.94 172	2.76 52	1.16 33	0.76 40	0.73 58	1.10 33	0.66 54	1.18 46	1.53 27	0.62 101	0.58 56	0.78 50	1.22 118	1.76 80	1.40 130

SACVNet	1.42 69	0.96 121	1.03 122	0.93 133	1.15 157	0.95 142	0.99 140	1.50 134	0.82 114	1.21 119	0.74 74	0.99 97	0.73 99	0.70 144	3.38 78	1.50 77	1.24 145	0.85 95	2.24 82	0.96 115	2.50 103	5.99 104	0.69 126	0.90 135	1.04 104	1.06 97	2.02 96	1.29 123

EKT-Stereo	4.27 177	0.97 122	1.18 154	0.73 99	0.77 110	0.89 134	1.18 155	2.02 187	1.53 177	1.56 141	4.82 201	1.25 124	0.80 122	0.54 99	31.80 174	14.62 243	1.26 148	1.36 191	5.54 167	7.66 242	9.42 195	17.09 228	0.57 85	0.75 94	1.41 155	1.82 166	2.56 149	1.07 96

RAFT+CT+SA	0.90 26	0.97 122	0.42 19	0.45 43	0.29 13	0.39 22	0.21 11	1.63 155	0.35 20	0.73 47	0.32 11	0.91 79	0.69 90	0.41 44	1.58 12	1.43 67	0.59 13	0.60 28	2.18 78	0.50 19	0.90 25	5.09 82	0.35 9	0.43 23	0.55 17	0.43 16	1.56 62	0.49 13

PSMNet-ADL	4.56 182	0.97 122	1.17 152	1.19 167	1.28 165	1.04 154	0.92 136	1.77 166	1.26 158	3.47 215	6.08 214	1.51 146	3.10 198	0.57 108	51.86 249	9.30 214	1.51 165	0.96 126	5.92 174	1.28 145	6.83 158	12.62 188	0.87 171	0.88 131	1.17 124	1.43 135	3.02 174	1.17 113

GEStereo_RVC	1.88 105	0.97 122	1.01 118	1.01 147	0.88 127	1.12 160	1.07 145	1.65 157	0.82 114	0.90 89	0.78 85	1.38 136	0.79 118	0.64 130	2.40 44	2.33 131	1.22 142	1.22 177	4.10 145	1.26 144	5.16 141	12.04 179	0.73 134	1.21 169	0.95 87	0.97 82	2.49 139	1.64 142

FCDSN-DC	3.99 172	0.97 122	2.81 226	1.39 179	1.40 177	1.15 162	1.19 156	0.91 57	0.91 126	1.04 106	0.72 70	1.58 152	0.75 104	0.63 126	52.37 252	2.42 136	1.30 150	1.13 163	1.11 35	0.80 84	7.88 178	16.59 218	0.81 154	2.41 217	1.31 138	1.68 152	1.29 39	1.11 102
Dominik Hirner, Friedrich Fraundorfer: FCDSN-DC: An accurate but lightweight end-to-end trainable neural network for stereo estimation with depth completion.
iResNet	2.85 140	0.97 122	0.97 108	1.43 182	1.80 194	1.47 185	1.12 152	1.81 169	1.13 148	2.59 194	4.97 202	1.93 162	2.37 183	0.49 78	10.52 135	7.03 205	1.43 160	1.23 178	6.83 194	1.98 185	10.31 201	4.92 78	0.64 108	2.13 206	1.14 121	1.54 142	2.80 165	1.38 128

TESTraft	1.04 35	0.98 128	0.44 21	0.41 29	0.34 19	0.41 25	0.26 24	1.12 79	0.40 26	0.98 101	0.35 15	0.64 22	0.76 109	0.53 92	3.11 70	1.82 112	0.74 34	0.52 13	3.10 113	0.57 27	1.16 44	3.86 64	0.37 12	0.45 28	0.58 23	1.17 113	2.52 143	0.60 29

dad	1.73 96	0.98 128	0.82 74	2.17 204	1.18 159	1.11 159	4.08 207	1.66 158	0.63 90	1.21 119	0.54 36	1.12 111	2.00 181	0.63 126	3.74 85	1.25 48	1.14 134	0.82 84	2.70 99	0.80 84	1.47 64	2.54 47	0.73 134	1.01 151	2.41 208	0.71 44	5.51 215	3.77 194

RTSC	3.28 153	0.98 128	1.45 180	0.78 112	0.96 142	1.01 151	2.41 187	1.17 86	1.33 162	2.40 189	2.02 166	1.27 126	1.03 156	1.14 190	40.84 200	3.19 150	1.99 186	1.31 189	4.15 146	1.44 157	3.49 114	5.65 95	0.68 120	1.18 167	1.17 124	1.04 94	2.44 132	2.09 161

DISCO	1.04 35	0.98 128	0.62 47	0.57 68	0.62 83	0.84 128	0.83 129	0.77 29	0.82 114	1.98 165	0.89 102	0.68 29	0.70 91	0.45 68	1.98 26	1.35 60	1.00 108	0.81 79	1.83 67	0.81 89	1.00 34	2.90 52	0.62 101	0.65 75	0.74 43	0.84 60	2.03 97	0.85 62

MGS-Stereo	1.51 77	0.99 132	0.53 36	0.41 29	0.35 22	0.41 25	0.36 56	0.66 20	0.28 11	0.53 14	0.47 23	0.52 11	0.39 23	0.43 57	23.18 164	1.01 18	0.77 46	0.79 73	1.05 29	0.67 55	1.17 45	1.46 26	0.47 37	0.69 84	0.77 46	0.48 20	1.29 39	0.77 52

TestStereo1	1.09 38	0.99 132	0.41 16	0.38 22	0.37 26	0.41 25	0.27 27	1.02 70	0.40 26	0.80 67	0.34 13	0.61 19	0.74 101	0.53 92	2.97 63	1.78 108	0.74 34	0.54 16	3.12 114	0.57 27	1.44 58	5.38 88	0.37 12	0.43 23	0.59 26	1.04 94	2.53 145	0.60 29

SA-5K	1.09 38	0.99 132	0.41 16	0.38 22	0.37 26	0.41 25	0.27 27	1.02 70	0.40 26	0.80 67	0.34 13	0.61 19	0.74 101	0.53 92	2.97 63	1.78 108	0.74 34	0.54 16	3.12 114	0.57 27	1.44 58	5.38 88	0.37 12	0.43 23	0.59 26	1.04 94	2.53 145	0.60 29

ADLNet	2.55 128	0.99 132	0.77 66	0.63 83	0.76 107	0.65 95	0.53 95	1.11 78	0.61 85	0.58 21	0.72 70	1.70 156	0.61 70	0.88 166	46.09 216	1.06 23	0.75 38	0.68 42	0.86 20	0.75 73	0.79 19	1.96 35	0.55 74	0.58 56	0.96 90	0.96 79	1.63 74	0.76 51

GMStereo	0.82 22	0.99 132	0.40 15	0.49 47	0.48 39	0.56 64	0.46 80	0.79 33	0.47 43	0.55 15	0.47 23	0.84 70	0.41 28	0.37 30	1.71 18	1.08 25	0.77 46	0.54 16	1.93 73	0.59 34	1.20 49	2.06 36	0.45 32	0.57 52	0.77 46	0.67 41	1.86 87	0.57 20
Haofei Xu, Jing Zhang, Jianfei Cai, Hamid Rezatofighi, Fisher Yu, Dacheng Tao, Andreas Geiger: Unifying Flow, Stereo and Depth Estimation. TPAMI 2023
PA-Net	1.33 59	0.99 132	1.18 154	0.77 108	1.35 173	0.69 104	0.90 134	0.82 41	1.17 154	0.82 70	1.28 135	0.78 55	0.79 118	0.93 170	4.45 97	1.31 56	0.72 30	0.80 77	1.06 30	0.89 104	1.19 47	4.70 73	0.68 120	0.85 122	1.01 97	2.17 186	1.45 50	2.09 161
Zhibo Rao, Mingyi He, Yuchao Dai, Zhelun Shen: Patch Attention Network with Generative Adversarial Model for Semi-Supervised Binocular Disparity Prediction.
DAS	3.10 148	1.00 138	1.10 136	1.19 167	1.08 147	1.08 157	1.21 158	1.75 162	1.79 192	3.25 212	5.47 208	2.72 185	3.29 199	0.55 102	5.31 103	7.12 206	2.42 200	1.23 178	6.24 177	1.85 178	12.96 225	10.93 156	0.78 148	1.97 195	1.37 152	1.75 156	2.60 152	1.57 136

SepStereo	3.10 148	1.00 138	1.10 136	1.19 167	1.08 147	1.08 157	1.21 158	1.75 162	1.79 192	3.25 212	5.47 208	2.72 185	3.29 199	0.55 102	5.31 103	7.12 206	2.42 200	1.23 178	6.24 177	1.85 178	12.96 225	10.93 156	0.78 148	1.97 195	1.37 152	1.75 156	2.60 152	1.57 136

test-3	2.64 131	1.01 140	1.14 143	0.63 83	0.62 83	0.58 72	0.45 76	1.98 183	0.42 32	0.86 77	0.54 36	1.48 143	0.53 46	0.41 44	15.10 148	11.78 225	0.86 69	0.82 84	6.54 182	0.74 70	5.58 145	11.75 174	0.51 57	0.90 135	0.91 76	1.01 86	3.11 178	0.97 79

test_1	2.64 131	1.01 140	1.14 143	0.63 83	0.62 83	0.58 72	0.45 76	1.98 183	0.42 32	0.86 77	0.54 36	1.48 143	0.53 46	0.41 44	15.10 148	11.82 228	0.86 69	0.82 84	6.53 181	0.74 70	5.60 146	11.75 174	0.50 52	0.90 135	0.91 76	1.01 86	3.11 178	0.98 83

R-Stereo Train	3.50 158	1.01 140	1.23 161	1.00 143	0.66 94	0.77 119	0.32 39	1.30 110	1.01 135	1.63 146	4.33 193	1.34 133	0.71 93	0.42 52	34.59 177	4.42 181	1.66 174	1.02 144	6.76 189	1.16 132	7.74 173	13.63 197	0.52 63	0.64 69	1.53 172	1.66 150	1.39 43	1.92 155

RAFT-Stereo	3.50 158	1.01 140	1.23 161	1.00 143	0.66 94	0.77 119	0.32 39	1.30 110	1.01 135	1.63 146	4.33 193	1.34 133	0.71 93	0.42 52	34.59 177	4.42 181	1.66 174	1.02 144	6.76 189	1.16 132	7.74 173	13.63 197	0.52 63	0.64 69	1.53 172	1.66 150	1.39 43	1.92 155
Lahav Lipson, Zachary Teed, and Jia Deng: RAFT-Stereo: Multilevel Recurrent Field Transforms for Stereo Matching. 3DV
CASS	2.25 121	1.02 144	1.23 161	1.34 177	1.04 144	0.89 134	5.14 210	1.41 125	1.02 138	1.29 125	2.38 172	1.25 124	0.84 130	0.53 92	3.59 83	2.58 137	3.60 210	1.09 159	3.45 132	1.24 142	7.99 181	9.49 136	0.68 120	0.88 131	1.59 176	1.27 120	2.51 141	1.41 131
Junhong Min, Youngpil Jeon: Confidence-Aware Symmetric Stereo Matching via U-Net Transformer.
test_3	2.64 131	1.02 144	1.12 139	0.65 88	0.63 87	0.57 69	0.45 76	1.95 176	0.41 31	0.88 87	0.51 31	1.47 142	0.54 53	0.40 41	14.93 147	11.79 226	0.88 76	0.83 90	6.54 182	0.76 77	5.54 143	11.70 173	0.49 46	0.88 131	0.99 93	1.12 106	3.23 183	0.98 83

APVNet	1.28 53	1.03 146	0.68 56	0.69 94	0.78 112	0.87 131	0.89 133	0.79 33	0.72 104	0.91 91	0.83 90	0.92 84	0.61 70	0.59 112	3.31 76	1.71 101	1.16 137	0.99 134	3.22 120	0.92 109	1.91 89	4.73 74	0.58 87	1.11 162	0.80 55	0.84 60	1.90 89	0.97 79

UDGNet	1.40 68	1.04 147	0.83 75	1.64 191	1.39 175	1.70 192	1.25 162	1.21 94	0.81 113	0.63 31	0.87 96	0.92 84	0.42 31	1.61 204	2.12 33	1.25 48	0.87 71	0.89 109	2.45 91	0.92 109	1.95 92	5.71 97	1.28 193	0.54 44	1.21 130	1.10 102	2.15 103	1.02 91

EAI-Stereo	5.34 193	1.04 147	2.30 214	1.02 148	1.55 181	0.85 129	1.91 175	2.21 198	2.99 217	0.81 69	6.93 230	1.39 137	0.83 129	0.54 99	26.39 168	49.22 268	1.18 139	1.17 170	7.74 203	1.54 163	8.92 190	12.00 178	0.78 148	2.02 199	1.46 160	2.24 190	3.36 189	1.89 153

RP	1.29 54	1.05 149	1.26 166	0.96 138	1.11 153	0.85 129	1.39 165	1.24 98	1.30 160	0.61 26	1.16 127	1.27 126	0.75 104	0.72 147	3.49 80	1.12 30	0.95 95	0.68 42	1.24 39	0.83 98	1.02 35	4.57 71	0.63 106	0.91 138	0.90 74	1.02 90	2.51 141	1.20 116

SHD	3.64 164	1.05 149	2.15 207	1.16 163	1.24 162	1.21 169	2.45 188	1.63 155	1.66 182	2.43 190	2.96 176	1.83 159	2.53 186	0.95 174	39.82 191	3.82 170	1.89 182	1.51 196	4.16 147	2.08 192	5.74 148	5.69 96	0.74 140	1.99 197	1.92 196	1.81 162	1.97 94	1.86 150

TANstereo	1.55 80	1.06 151	0.94 101	0.68 92	0.76 107	0.90 136	0.33 43	0.86 47	0.64 92	0.70 41	1.05 119	0.60 15	0.61 70	1.01 179	2.77 53	2.92 144	1.00 108	1.15 166	1.49 50	1.30 148	5.05 139	5.77 99	1.42 197	0.59 59	0.57 20	0.90 71	5.94 219	0.75 47

XX-TBD	1.55 80	1.06 151	0.94 101	0.68 92	0.76 107	0.90 136	0.33 43	0.86 47	0.64 92	0.70 41	1.05 119	0.60 15	0.61 70	1.01 179	2.77 53	2.92 144	1.00 108	1.15 166	1.49 50	1.30 148	5.05 139	5.77 99	1.42 197	0.59 59	0.57 20	0.90 71	5.94 219	0.75 47

HSM-Net_RVC	3.81 170	1.09 153	1.14 143	1.82 193	1.25 164	0.94 141	0.70 118	2.28 204	1.07 143	2.74 199	5.68 212	38.55 262	1.46 175	0.55 102	5.03 101	1.95 117	1.20 141	0.79 73	1.99 75	1.22 138	7.13 164	13.94 203	0.84 162	2.30 209	1.64 179	1.51 139	2.21 111	1.75 146
Gengshan Yang, Joshua Manela, Michael Happold, and Deva Ramanan: Hierarchical Deep Stereo Matching on High-resolution Images. CVPR 2019
iinet-f	1.26 52	1.10 154	0.69 57	0.94 137	0.47 37	0.72 111	0.58 103	0.79 33	0.50 56	2.11 175	1.35 140	0.83 65	0.64 79	0.38 31	3.97 87	1.88 113	0.79 54	0.68 42	3.04 110	1.08 128	1.61 72	3.40 55	0.68 120	0.75 94	1.14 121	0.64 35	2.22 112	0.90 69

ccs_rob	5.44 195	1.11 155	1.53 184	1.20 170	0.97 143	1.19 166	1.07 145	2.86 221	1.25 157	4.19 226	35.07 261	8.65 236	1.42 174	0.76 151	35.68 180	6.12 201	1.64 170	1.17 170	5.87 173	1.60 166	10.36 203	12.86 190	0.76 145	2.22 208	1.10 111	1.34 126	2.64 157	2.22 170

s12784h	2.36 124	1.12 156	1.42 177	1.12 156	0.93 134	0.62 86	0.40 62	1.36 120	0.68 98	1.05 109	0.86 93	1.10 109	0.94 145	0.43 57	2.88 59	4.87 187	1.00 108	0.73 58	3.80 138	0.59 34	7.79 175	9.50 137	0.55 74	0.69 84	1.89 193	1.97 177	11.65 242	3.89 195

AMNet	1.31 56	1.12 156	1.05 125	1.14 160	1.12 155	1.27 175	1.07 145	1.35 117	1.13 148	1.10 112	1.11 124	1.55 149	1.26 169	1.20 193	1.75 21	1.59 95	1.37 157	1.23 178	1.37 44	1.22 138	1.40 57	1.40 20	1.25 192	1.26 173	1.26 133	1.70 154	1.54 60	1.65 143

NaN_ROB	2.45 126	1.12 156	1.08 132	0.97 139	1.86 199	0.90 136	1.61 168	1.33 114	10.69 253	1.00 103	1.27 134	2.58 182	0.94 145	1.20 193	17.00 155	1.43 67	1.03 114	0.90 114	1.56 54	1.21 137	1.90 87	3.45 56	0.81 154	1.12 163	1.54 174	2.00 180	2.39 129	3.23 188

S-Stereo	5.20 191	1.19 159	1.90 198	1.82 193	1.73 191	1.68 191	2.29 183	2.74 220	2.14 201	3.32 214	13.02 252	5.98 220	1.85 180	0.89 167	28.39 172	16.06 251	1.91 183	2.35 229	5.62 169	9.27 253	7.51 169	15.02 205	1.62 206	2.70 226	1.33 143	2.06 183	2.88 168	3.20 187

RTS	3.66 165	1.19 159	1.07 130	0.99 141	1.30 167	1.36 179	3.80 204	1.35 117	1.49 173	2.37 184	1.17 129	1.84 160	1.14 166	1.07 184	42.35 205	3.22 151	2.05 191	1.43 193	4.07 143	1.94 182	4.46 123	5.32 86	1.05 183	1.34 175	1.91 194	5.04 219	2.33 118	2.12 164

RTSA	3.66 165	1.19 159	1.07 130	0.99 141	1.30 167	1.36 179	3.80 204	1.35 117	1.49 173	2.37 184	1.17 129	1.84 160	1.14 166	1.07 184	42.35 205	3.22 151	2.05 191	1.43 193	4.07 143	1.94 182	4.46 123	5.32 86	1.05 183	1.34 175	1.91 194	5.04 219	2.33 118	2.12 164

FAT-Stereo	4.52 181	1.20 162	2.24 210	1.53 188	1.85 198	1.44 183	1.59 167	3.56 231	1.83 194	3.65 218	6.20 215	6.73 224	2.83 193	1.06 183	10.97 136	14.80 245	2.18 195	2.42 234	5.19 160	8.70 248	13.23 230	13.14 193	0.95 179	2.77 232	1.34 145	2.22 189	3.04 175	5.45 207

ADCPNet	7.22 211	1.20 162	3.00 232	1.33 176	3.12 231	1.46 184	9.28 232	2.20 196	3.19 221	4.19 226	7.62 236	2.54 179	15.76 242	1.74 206	49.34 231	3.53 162	2.22 196	1.25 184	19.78 232	3.05 214	6.47 153	6.78 113	4.59 232	1.45 178	3.90 222	5.06 221	3.90 207	26.91 250

GANetREF_RVC	1.35 60	1.22 164	1.01 118	1.18 164	1.10 152	1.02 152	0.81 126	1.25 99	1.15 152	1.30 126	0.77 81	2.55 180	0.96 149	0.63 126	2.28 40	1.23 45	1.09 125	0.99 134	2.42 89	0.90 107	2.22 96	1.72 30	0.79 151	1.12 163	1.31 138	1.27 120	2.62 154	1.48 134
Zhang, Feihu and Prisacariu, Victor and Yang, Ruigang and Torr, Philip HS: GA-Net: Guided Aggregation Net for End- to-end Stereo Matching. CVPR 2019
FADNet_RVC	3.56 161	1.23 165	1.25 165	1.44 183	1.84 196	1.07 156	1.92 176	1.49 132	1.21 156	1.36 129	1.98 164	2.15 168	1.78 179	1.70 205	24.01 165	3.18 149	2.07 193	2.72 239	5.67 171	1.96 184	6.65 155	9.51 138	0.82 158	1.59 182	1.21 130	1.51 139	12.03 243	2.86 179

PWC_ROB	2.85 140	1.23 165	1.47 182	0.98 140	1.11 153	1.27 175	1.99 177	1.27 104	1.94 196	1.81 157	3.58 188	2.35 178	3.05 195	1.01 179	14.14 146	4.27 176	2.10 194	1.91 216	3.81 139	1.66 169	5.64 147	8.18 129	0.85 166	2.03 200	1.36 150	1.46 137	3.11 178	3.25 189

GwcNet-ADL	2.59 129	1.24 167	1.55 185	1.27 172	1.36 174	0.98 146	0.84 130	1.49 132	0.86 119	3.20 211	6.66 221	2.00 166	1.04 157	0.79 159	3.85 86	4.95 188	1.68 176	0.89 109	5.11 159	2.44 198	6.48 154	11.06 162	0.92 177	1.18 167	1.31 138	1.92 172	2.15 103	2.69 175

SGM-Forest	5.08 188	1.24 167	0.79 69	2.11 203	1.57 185	1.42 181	0.58 103	1.40 123	0.90 124	4.89 239	0.91 105	2.72 185	12.97 232	0.64 130	17.84 159	3.50 159	0.87 71	0.68 42	9.60 213	0.82 95	7.51 169	17.96 237	0.87 171	1.09 159	1.69 184	1.75 156	5.90 218	34.83 259
Johannes L. SchÃ¶nberger, Sudipta Sinha, Marc Pollefeys: Learning to Fuse Proposals from Multiple Scanline Optimizations in Semi-Global Matching. ECCV 2018
NCC-stereo	1.37 63	1.25 169	1.13 140	1.00 143	1.08 147	0.98 146	1.87 173	1.76 164	1.58 179	0.60 23	1.33 137	1.22 120	1.08 160	0.78 156	3.16 73	1.19 39	0.95 95	1.00 138	1.64 59	1.00 121	1.20 49	3.65 57	0.84 162	0.84 115	1.28 135	1.57 144	1.44 46	1.60 139

Abc-Net	1.37 63	1.25 169	1.13 140	1.00 143	1.08 147	0.98 146	1.87 173	1.76 164	1.58 179	0.60 23	1.33 137	1.22 120	1.08 160	0.78 156	3.16 73	1.19 39	0.95 95	1.00 138	1.64 59	1.00 121	1.20 49	3.65 57	0.84 162	0.84 115	1.28 135	1.57 144	1.44 46	1.60 139
Xing Li, Yangyu Fan, Guoyun Lv, and Haoyue Ma: Area-based Correlation and Non-local Attention Network for Stereo Matching. The Visual Computer
LoS_RVC	1.52 78	1.26 171	0.96 105	0.32 14	0.52 53	0.38 18	0.34 46	0.73 25	0.57 73	2.10 173	0.76 77	0.73 38	0.72 96	0.35 23	4.43 95	3.80 168	0.91 81	2.29 224	3.41 130	0.70 61	4.52 125	6.76 111	0.56 81	0.44 26	0.84 61	0.85 64	0.93 18	0.98 83

tt_ll	1.52 78	1.26 171	0.96 105	0.32 14	0.52 53	0.38 18	0.34 46	0.73 25	0.57 73	2.10 173	0.76 77	0.73 38	0.72 96	0.35 23	4.43 95	3.80 168	0.91 81	2.29 224	3.41 130	0.70 61	4.52 125	6.76 111	0.56 81	0.44 26	0.84 61	0.85 64	0.93 18	0.98 83

UCFNet_RVC	2.81 136	1.27 173	0.90 89	0.89 132	0.94 137	0.78 122	0.62 107	0.78 31	0.68 98	0.91 91	0.80 87	1.29 129	1.02 155	0.50 85	42.02 204	1.15 31	0.85 64	0.83 90	6.67 186	0.85 101	1.51 67	2.89 51	1.15 187	0.75 94	1.10 111	1.14 111	1.58 67	2.10 163

NCCL2	1.66 91	1.30 174	1.16 148	1.12 156	1.48 179	0.80 123	1.13 154	1.07 74	1.15 152	1.84 159	1.26 133	1.12 111	0.84 130	0.83 163	4.07 89	1.52 79	1.22 142	0.89 109	1.35 43	0.93 112	2.49 102	5.97 103	1.47 202	1.14 165	1.49 166	1.40 133	3.78 203	1.89 153

XQC	3.85 171	1.31 175	1.36 174	1.30 175	1.53 180	1.33 178	2.55 190	1.62 152	1.46 170	2.54 192	3.01 178	1.69 155	4.90 205	1.38 200	44.59 211	3.43 157	1.76 179	1.35 190	3.99 142	1.75 174	4.57 127	5.16 83	0.89 175	1.42 177	2.05 200	2.68 197	2.31 115	2.06 160

TRStereo	7.27 213	1.32 176	1.93 199	0.85 128	0.64 90	2.31 206	0.87 131	2.20 196	0.84 117	4.40 230	1.76 151	2.27 176	0.75 104	0.53 92	9.78 127	18.00 254	0.89 77	0.90 114	5.70 172	1.69 171	7.47 168	17.27 232	0.63 106	0.64 69	1.43 157	106.42 274	3.23 183	1.61 141

stereogan	1.50 76	1.32 176	1.15 146	1.13 158	1.31 169	1.13 161	1.02 142	1.26 102	1.04 140	1.20 115	1.09 122	1.65 154	0.90 138	0.67 139	2.78 56	1.43 67	1.01 112	0.81 79	1.83 67	0.99 120	1.36 56	8.05 126	0.73 134	0.92 140	0.91 76	1.08 100	2.36 123	1.37 127

RGC	1.56 82	1.33 178	1.98 204	1.18 164	1.24 162	1.20 168	1.06 143	1.20 92	1.09 144	0.91 91	1.67 148	1.23 122	1.26 169	0.92 169	4.08 90	1.27 50	1.06 121	0.86 97	1.92 71	1.10 130	1.72 77	5.40 90	0.79 151	1.03 153	1.17 124	1.52 141	2.20 108	1.83 148

SAMSARA	4.67 184	1.33 178	1.79 191	1.51 186	1.56 184	1.58 187	3.79 203	2.22 199	1.93 195	2.38 186	3.37 184	2.12 167	9.35 217	2.02 210	37.97 184	5.46 194	2.03 190	1.62 202	4.95 156	2.84 208	6.73 156	6.13 106	1.00 180	2.01 198	4.21 224	6.28 228	4.36 209	5.44 206

SFCPSM	10.77 231	1.34 180	1.09 134	1.15 161	1.19 160	1.19 166	0.90 134	1.29 107	1.76 188	2.70 198	5.58 211	4.33 206	10.25 222	1.08 186	51.59 243	5.22 193	1.99 186	1.17 170	161.66 273	4.44 225	7.65 172	11.04 161	0.84 162	1.68 186	1.34 145	1.75 156	3.44 191	3.04 183

HBP-ISP	6.55 206	1.35 181	2.23 209	1.99 197	1.62 187	1.78 194	0.81 126	2.50 210	1.26 158	4.90 240	6.79 224	1.42 140	0.75 104	14.52 252	52.81 254	19.38 257	1.33 153	1.14 165	6.08 175	7.98 244	12.72 221	19.17 245	0.83 161	1.51 180	2.15 201	2.05 181	3.91 208	3.74 193

iRaft-Stereo_20w	5.41 194	1.35 181	2.82 227	2.69 211	1.55 181	1.58 187	1.23 161	1.96 178	3.24 223	5.53 256	7.00 232	1.55 149	1.33 171	0.55 102	6.14 108	9.93 215	1.65 173	0.87 101	6.14 176	5.54 232	8.40 188	20.46 248	0.73 134	0.87 124	1.71 185	34.19 262	11.64 241	5.53 209

STTRV1_RVC		1.35 181	1.13 140	1.70 192	1.33 172	2.15 202	1.82 171	1.56 146	1.45 168	1.88 161	3.47 187	3.12 190	4.87 204	1.12 188		6.48 203	11.18 242	1.07 157		10.39 256	9.37 194			2.21 207	5.53 228	2.91 201	5.85 216	13.08 230

CSAN	3.35 155	1.35 181	1.16 148	1.52 187	2.04 207	1.26 174	7.98 225	1.54 140	10.46 250	2.39 188	3.42 185	5.12 215	2.55 187	1.14 190	8.20 119	1.38 62	1.73 177	1.10 160	3.33 129	1.72 173	6.90 159	10.63 151	0.82 158	1.50 179	1.94 197	3.78 212	2.45 134	2.93 180

NOSS_ROB	4.59 183	1.38 185	0.84 78	1.18 164	1.29 166	1.18 163	0.68 116	2.34 207	1.43 165	4.86 237	6.67 222	6.78 225	1.06 159	10.45 246	17.10 156	14.19 239	1.64 170	1.16 168	3.03 109	1.02 124	14.13 240	17.92 236	0.82 158	1.66 185	1.27 134	4.91 217	3.40 190	1.44 133

ADCRef	4.89 185	1.42 186	1.03 122	0.78 112	1.79 193	1.25 173	1.80 170	1.00 69	5.53 240	1.84 159	1.05 119	1.16 118	0.93 143	1.23 195	53.67 256	2.00 120	1.15 136	1.05 152	3.90 141	1.36 151	2.10 94	4.11 65	2.09 213	1.09 159	2.26 203	4.58 213	2.46 136	29.47 254

MFMNet_re	3.46 157	1.42 186	1.49 183	1.53 188	1.89 201	2.00 198	2.86 196	2.64 216	2.15 202	1.61 144	1.95 160	3.90 197	2.80 191	1.04 182	16.75 153	4.11 174	2.68 204	1.96 217	6.65 185	2.58 203	14.03 239	5.20 85	1.88 212	2.03 200	1.41 155	1.32 125	3.30 187	2.21 169

MaskLacGwcNet_RVC	22.39 258	1.43 188	1.63 188	2.01 199	1.89 201	2.00 198	4.03 206	2.25 201	2.65 211	5.01 242	28.79 259	216.21 275	50.44 264	5.46 237	37.62 183	4.30 178	5.35 220	12.78 260	28.48 241	1.49 161	14.42 251	12.87 191	1.01 181	2.45 218	1.87 192	7.04 229	145.49 275	5.50 208

CBMV	5.62 196	1.43 188	1.24 164	1.61 190	1.61 186	1.96 196	2.28 181	3.43 225	1.48 171	3.08 208	6.42 218	7.79 229	9.12 215	0.62 122	17.34 157	13.54 234	2.64 203	1.27 186	9.58 211	1.19 135	10.31 201	16.88 225	0.86 167	2.04 203	1.64 179	1.86 167	4.52 210	26.08 249
Konstantinos Batsos, Changjiang Cai, Philippos Mordohai: CBMV: A Coalesced Bidirectional Matching Volume for Disparity Estimation. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR) 2018
PVD	4.32 178	1.44 190	2.25 211	1.41 180	1.77 192	1.75 193	2.70 191	3.05 223	2.66 212	3.00 205	4.25 191	2.70 184	3.99 203	1.37 199	39.86 192	3.83 171	2.30 199	2.28 223	4.67 153	2.74 206	7.12 163	6.88 115	1.06 185	1.88 193	3.05 214	2.71 198	2.99 173	2.93 180

AnyNet_C32	6.19 199	1.45 191	1.40 175	1.28 173	1.69 189	1.43 182	3.69 202	1.56 146	5.23 239	2.63 195	4.52 198	2.23 172	1.34 172	1.41 201	54.68 259	3.51 160	2.24 197	2.06 222	3.81 139	1.98 185	7.39 166	11.40 168	1.23 189	1.87 192	5.90 231	14.50 244	6.04 221	20.74 241

PS-NSSS	1.13 43	1.45 191	0.73 60	1.20 170	0.95 138	1.22 170	1.06 143	0.80 36	0.55 68	0.74 49	0.51 31	2.17 169	1.08 160	0.93 170	2.02 28	0.96 13	0.89 77	0.74 63	1.56 54	0.65 51	0.97 33	0.79 6	1.65 207	0.55 47	1.13 120	0.96 79	3.19 182	1.11 102

CBMV_ROB	7.32 216	1.49 193	2.01 205	2.37 208	1.95 204	2.94 215	2.85 195	6.45 248	1.67 183	5.35 254	6.91 229	9.95 243	11.78 227	0.67 139	38.78 185	6.71 204	3.91 212	1.19 175	10.02 215	2.47 200	9.67 196	17.08 227	0.81 154	1.62 184	7.83 239	10.07 238	5.85 216	25.35 248

MFN_U_SF_DS_RVC	4.37 179	1.52 194	1.06 126	2.01 199	1.95 204	2.24 203	6.41 219	2.14 192	2.21 203	1.72 154	1.55 146	2.74 188	6.14 209	6.25 238	28.17 171	1.81 110	1.51 165	1.06 155	5.38 163	1.78 175	12.52 217	8.92 133	1.51 205	1.25 172	2.26 203	3.39 208	3.05 176	7.55 217

ADCP+	5.11 189	1.52 194	1.70 189	1.08 154	1.55 181	1.22 170	2.28 181	1.03 72	2.69 213	3.96 224	2.19 171	2.25 174	0.63 76	0.98 177	54.20 258	1.53 81	0.87 71	0.96 126	4.27 148	0.95 113	2.45 101	3.80 60	0.74 140	0.80 106	2.41 208	11.13 240	7.77 232	23.00 244

pmcnn	6.42 205	1.56 196	1.60 186	2.69 211	3.39 233	2.12 201	10.59 240	2.67 218	2.61 209	2.54 192	6.38 217	6.37 221	16.22 244	0.89 167	16.23 152	14.56 242	4.57 215	3.30 246	7.74 203	7.59 241	13.62 237	22.89 253	6.22 241	2.53 220	1.86 191	3.14 204	4.68 211	4.77 199

DPSNet	6.19 199	1.58 197	1.40 175	1.82 193	2.77 220	2.27 204	2.04 178	1.97 180	2.91 215	2.12 176	5.08 203	10.47 247	6.82 212	8.77 242	19.95 162	11.92 231	5.92 223	3.73 248	17.76 228	9.60 255	12.18 216	17.85 234	3.88 229	3.21 243	2.31 206	3.71 210	2.62 154	2.45 172

XPNet_ROB	1.76 98	1.58 197	1.17 152	0.93 133	1.17 158	1.05 155	0.98 139	0.97 64	1.17 154	1.07 110	1.79 153	4.38 207	0.73 99	0.80 160	2.59 49	1.58 94	1.78 180	0.97 129	1.45 48	1.06 125	2.58 104	8.45 131	0.94 178	0.88 131	0.99 93	1.31 124	3.33 188	1.71 145

DeepPrunerF	4.26 175	1.62 199	0.74 61	2.93 217	4.99 250	2.40 207	3.44 199	0.88 52	3.92 229	0.79 63	1.16 127	0.71 34	0.57 59	0.63 126	43.07 209	2.04 123	1.04 117	0.87 101	2.42 89	0.92 109	1.80 79	2.10 39	0.88 174	0.82 110	28.99 257	1.77 161	2.48 137	1.16 111

FC-DCNN	4.51 180	1.62 199	4.08 241	2.84 215	2.39 211	3.98 222	10.51 238	2.63 215	1.71 185	2.88 201	1.36 142	4.19 205	1.34 172	0.70 144	7.04 112	2.00 120	1.35 156	1.04 147	9.58 211	0.98 119	9.23 193	16.30 216	0.86 167	1.84 190	4.65 226	2.21 188	7.62 231	16.90 237

G-Net	6.30 201	1.67 201	1.86 194	1.46 185	1.83 195	1.49 186	1.31 163	4.92 243	8.45 247	3.15 209	4.65 199	7.94 230	6.81 211	0.87 165	16.87 154	7.83 210	1.93 185	2.71 238	5.65 170	6.44 239	9.07 191	11.41 169	1.44 199	2.80 234	1.78 188	18.73 250	6.49 225	30.54 255

LSM0	11.96 236	1.70 202	2.88 228	2.75 214	2.51 214	3.46 220	9.27 231	4.20 239	4.16 234	3.65 218	7.52 235	7.40 227	10.23 221	1.32 198	64.87 264	78.56 273	4.73 218	2.33 228	20.33 235	4.80 227	14.31 249	17.05 226	1.30 194	3.15 241	3.41 218	15.40 247	6.33 222	25.24 247

SPS-STEREO	6.95 209	1.75 203	1.96 202	2.47 210	1.71 190	2.67 211	7.51 222	2.73 219	1.77 189	3.62 217	6.80 226	4.88 212	2.19 182	1.30 197	41.49 202	11.88 230	3.62 211	2.04 219	36.63 248	2.04 188	14.17 241	17.87 235	1.48 203	2.69 225	2.50 211	3.26 206	3.74 199	2.81 178
K. Yamaguchi, D. McAllester, R. Urtasun: Efficient Joint Segmentation, Occlusion Labeling, Stereo and Flow Estimation. ECCV 2014
CC-Net-ROB	1.72 95	1.82 204	1.21 158	1.92 196	1.84 196	2.43 209	1.64 169	0.93 60	0.96 131	1.27 124	0.68 59	5.86 219	2.76 188	1.47 202	2.26 39	0.95 12	1.46 164	1.26 185	2.79 104	0.96 115	1.12 42	1.41 23	3.28 225	0.73 92	1.31 138	1.15 112	1.47 52	1.57 136

ADCL	5.74 197	1.87 205	1.62 187	1.28 173	1.42 178	1.61 189	2.34 186	1.29 107	5.06 238	3.00 205	1.99 165	1.30 131	0.87 135	1.13 189	49.88 234	1.73 106	1.64 170	1.77 208	3.04 110	1.41 154	3.47 113	3.84 62	1.23 189	1.32 174	9.34 244	11.37 241	11.30 240	28.87 253

edge stereo	6.57 207	1.88 206	3.13 233	2.21 206	1.87 200	2.69 213	3.15 197	4.49 242	3.41 225	3.95 223	4.81 200	6.45 222	20.30 249	1.11 187	18.59 160	14.65 244	2.02 189	1.64 203	36.45 246	6.00 236	7.11 162	13.70 200	1.44 199	2.08 204	2.35 207	2.08 184	3.74 199	5.94 211

MFN_U_SF_RVC	5.03 187	1.91 207	1.84 193	2.23 207	1.92 203	2.67 211	6.14 216	2.41 208	1.98 198	4.44 231	10.81 251	4.14 204	2.48 185	4.92 234	32.71 176	3.59 164	2.29 198	1.81 211	11.46 219	3.54 220	7.96 180	7.26 120	1.24 191	3.78 250	1.85 190	3.74 211	2.83 166	3.90 196

ETE_ROB	2.14 119	1.95 208	1.29 170	1.08 154	1.39 175	1.29 177	1.47 166	1.12 79	2.26 205	1.35 128	3.17 181	3.39 192	0.94 145	1.14 190	5.12 102	1.56 91	2.63 202	0.99 134	2.98 108	1.22 138	4.29 122	8.09 128	0.91 176	1.09 159	1.28 135	1.38 129	2.37 127	1.87 151

ADCS	7.02 210	1.96 209	1.96 202	1.45 184	2.34 210	1.96 196	3.44 199	2.25 201	3.95 231	2.64 196	3.13 179	3.52 194	17.50 247	2.18 211	52.87 255	11.38 221	3.10 208	2.55 237	5.10 158	2.56 202	10.82 208	10.12 143	1.74 208	2.12 205	2.53 212	10.38 239	7.40 230	18.54 239

MADNet+	4.92 186	2.05 210	1.88 196	2.10 202	2.41 212	1.62 190	5.57 214	2.53 212	2.09 199	2.66 197	2.11 168	4.11 202	2.91 194	2.54 214	41.01 201	5.19 192	4.09 214	1.69 204	4.60 152	3.68 223	13.15 229	7.71 122	1.76 209	3.65 248	3.07 215	2.16 185	3.24 185	3.28 190

DGSMNet	12.30 238	2.15 211	2.14 206	1.99 197	1.68 188	2.73 214	1.82 171	3.08 224	2.11 200	12.64 263	99.93 272	4.00 201	18.54 248	19.58 259	45.95 215	15.08 246	12.73 250	10.09 259	15.38 225	4.59 226	13.00 227	15.62 210	7.34 246	3.49 246	1.76 187	5.84 225	3.48 193	5.37 205

LALA_ROB	2.09 118	2.18 212	1.21 158	1.07 152	1.32 171	1.18 163	1.12 152	1.19 91	1.45 168	2.05 171	2.76 174	3.68 195	0.92 141	0.96 175	4.76 98	1.53 81	1.45 161	1.18 174	2.60 94	1.36 151	3.60 116	8.26 130	0.80 153	1.16 166	1.35 147	1.44 136	3.89 206	2.12 164

SANet	6.32 202	2.20 213	1.79 191	2.07 201	2.63 216	3.36 218	10.20 235	4.41 241	7.43 246	2.04 170	4.35 195	8.33 233	12.55 230	1.80 207	47.09 222	1.72 103	6.07 224	1.51 196	4.45 149	1.81 177	9.80 197	10.36 147	1.21 188	2.72 230	2.04 199	5.93 227	3.67 198	9.02 218

ADCMid	5.86 198	2.21 214	2.60 220	1.42 181	2.94 226	2.42 208	4.52 208	1.96 178	2.94 216	1.88 161	3.14 180	2.67 183	2.81 192	1.59 203	50.47 239	3.62 166	2.00 188	1.84 213	7.49 201	2.45 199	5.56 144	8.48 132	2.66 217	1.57 181	2.29 205	8.47 236	7.21 229	20.87 242

AnyNet_C01	7.46 217	2.22 215	2.25 211	2.99 221	1.99 206	1.80 195	6.11 215	3.82 235	5.59 241	3.15 209	4.35 195	4.84 211	6.54 210	2.23 212	58.48 260	14.06 238	6.69 227	3.67 247	4.82 155	3.18 217	8.68 189	13.81 202	2.41 215	2.39 215	5.67 229	3.29 207	8.76 235	17.77 238

MSC_U_SF_DS_RVC	5.15 190	2.25 216	1.46 181	2.42 209	2.07 209	2.04 200	5.18 211	1.97 180	2.61 209	2.96 203	1.93 158	3.79 196	10.20 220	10.36 245	27.56 170	3.55 163	3.01 206	1.99 218	14.19 222	3.59 221	7.40 167	9.91 141	2.85 224	1.93 194	2.42 210	2.82 199	2.19 107	6.53 214

SPstereo	8.41 223	2.31 217	3.95 239	2.18 205	2.05 208	2.28 205	2.16 180	2.96 222	3.64 227	3.06 207	8.02 240	29.77 259	17.20 246	2.43 213	31.88 175	17.57 253	3.57 209	3.97 250	8.09 206	6.45 240	12.57 218	16.11 214	2.37 214	2.82 236	4.26 225	7.25 230	13.62 249	14.60 233

FBW_ROB	5.25 192	2.41 218	2.49 218	2.72 213	2.98 227	2.61 210	6.30 218	1.78 167	1.10 145	2.52 191	2.82 175	4.91 213	8.67 214	6.67 239	49.93 235	1.28 52	1.82 181	0.97 129	9.21 209	1.68 170	9.07 191	5.89 102	4.29 231	1.84 190	1.48 165	1.92 172	1.81 81	2.56 174

MeshStereo	9.32 226	2.66 219	2.34 215	4.20 226	2.89 224	4.28 226	2.45 188	8.29 258	9.16 249	5.14 245	8.46 245	11.16 248	13.23 237	0.85 164	51.81 248	15.66 250	4.76 219	1.82 212	21.81 239	1.92 180	15.41 258	19.79 246	1.07 186	2.40 216	8.53 243	5.45 222	10.67 238	15.48 235
C. Zhang, Z. Li, Y. Cheng, R. Cai, H. Chao, Y. Rui: MeshStereo: A Global Stereo Model with Mesh Alignment Regularization for View Interpolation. ICCV 2015
DDUNet	2.19 120	2.74 220	2.17 208	2.93 217	2.67 217	3.05 217	2.77 193	1.17 86	1.11 146	1.60 143	1.37 143	2.26 175	1.70 177	2.81 218	2.35 43	1.30 54	2.80 205	2.43 236	2.64 96	2.90 209	1.94 91	4.91 77	2.77 222	1.00 149	1.10 111	0.94 77	2.50 140	1.10 100

UDG	4.03 173	2.77 221	2.35 216	2.93 217	2.67 217	3.00 216	2.72 192	1.31 113	1.13 148	1.64 148	1.94 159	2.23 172	1.70 177	2.77 216	48.50 227	1.67 100	3.08 207	2.35 229	2.67 97	2.91 210	3.58 115	5.04 80	2.66 217	1.23 170	1.07 109	1.28 122	2.36 123	1.15 108

SGM_RVC	11.64 234	2.80 222	1.89 197	2.92 216	2.54 215	4.66 228	8.81 229	7.78 256	3.50 226	5.57 257	8.27 241	9.89 239	12.97 232	0.97 176	4.41 93	2.83 143	7.65 232	1.17 170	40.85 250	6.32 238	10.68 206	24.24 255	1.79 210	3.32 245	27.82 256	35.58 263	31.94 263	43.00 265
Heiko Hirschmueller: Stereo processing by semiglobal matching and mutual information. TPAMI 2008, Volume 30(2), pp. 328-341
WAO-6	7.60 218	2.96 223	2.69 222	8.39 241	2.91 225	4.09 224	9.80 233	3.51 230	3.29 224	1.83 158	2.44 173	6.58 223	10.28 223	3.07 219	50.48 240	2.35 132	13.45 255	1.89 215	9.14 208	2.24 197	14.27 245	12.25 182	3.34 227	2.73 231	7.78 238	7.61 234	4.78 213	11.18 227

WAO-7	9.07 225	3.01 224	5.43 251	29.81 258	2.48 213	4.10 225	9.87 234	2.50 210	4.12 233	4.70 235	7.51 234	8.00 231	14.77 240	1.87 208	40.78 199	2.16 126	12.66 249	2.78 241	45.71 255	2.18 194	10.61 205	10.06 142	1.41 196	2.61 223	3.09 216	4.78 216	2.98 172	5.05 203

IMH-64-1	7.69 220	3.33 225	3.54 234	4.78 230	3.41 234	4.66 228	7.94 223	3.50 228	3.08 218	1.39 133	1.97 161	5.46 216	11.00 224	5.06 235	51.74 245	4.54 183	6.41 225	2.30 226	19.20 230	2.05 189	8.35 185	10.70 152	7.76 250	2.38 212	6.01 232	4.61 214	13.27 247	9.08 219

IMH-64	7.69 220	3.33 225	3.54 234	4.78 230	3.41 234	4.66 228	7.94 223	3.50 228	3.08 218	1.39 133	1.97 161	5.46 216	11.00 224	5.06 235	51.74 245	4.54 183	6.41 225	2.30 226	19.20 230	2.05 189	8.35 185	10.70 152	7.76 250	2.38 212	6.01 232	4.61 214	13.27 247	9.08 219

ELAS_RVC	9.44 228	3.33 225	5.58 252	4.11 225	3.68 240	7.49 247	6.29 217	7.70 254	3.76 228	5.25 250	7.74 238	9.89 239	11.05 226	3.12 220	47.81 225	4.61 186	7.01 228	9.67 258	11.32 217	2.99 213	13.48 233	18.09 239	2.75 220	4.11 251	20.24 253	23.51 252	5.06 214	5.25 204
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
IMH	9.35 227	3.37 228	3.55 236	4.56 228	3.42 236	4.71 231	8.11 226	3.47 227	3.11 220	1.42 135	1.87 156	5.75 218	16.21 243	47.47 270	51.66 244	2.73 140	9.15 233	2.36 231	20.87 238	2.09 193	8.20 184	10.33 145	8.06 253	2.34 211	7.63 237	5.85 226	3.76 202	10.29 225

ACVNet_2	7.60 218	3.56 229	2.92 229	21.71 255	3.45 237	5.03 232	10.20 235	1.84 170	1.75 187	1.88 161	1.90 157	4.13 203	3.42 201	3.13 221	48.14 226	1.55 89	12.78 251	1.59 200	33.01 245	1.79 176	11.17 211	7.89 124	6.76 242	2.80 234	3.11 217	2.99 203	3.50 194	3.10 184

ELAS	10.84 232	3.56 229	4.96 245	4.79 232	4.42 249	5.56 234	6.51 220	7.57 251	3.94 230	5.28 252	7.73 237	9.90 241	11.95 228	3.98 231	51.90 250	4.58 185	7.45 230	9.46 256	9.29 210	2.75 207	13.28 231	17.44 233	2.75 220	3.75 249	17.66 251	27.22 256	13.08 246	31.86 257
A. Geiger, M. Roser, R. Urtasun: Efficient large-scale stereo matching. ACCV 2010
DispFullNet	16.30 250	3.61 231	4.99 246	3.31 222	3.08 230	3.50 221	3.23 198	6.46 249	2.69 213	5.18 246	6.80 226	88.00 270	15.13 241	2.74 215	39.32 188	24.41 262	4.06 213	3.86 249	139.45 271	28.19 264	12.57 218	15.74 212	2.71 219	2.38 212	4.19 223	2.67 196	6.81 228	5.03 202

LVE	12.08 237	3.68 232	2.75 224	55.08 269	4.35 248	8.14 250	74.25 272	1.97 180	2.42 208	2.31 183	1.72 150	4.79 210	5.02 206	3.47 227	40.00 194	2.29 130	11.14 241	1.88 214	50.99 261	2.03 187	10.30 200	12.06 180	5.50 233	3.25 244	3.73 221	3.25 205	3.10 177	6.68 216

STStereo	17.90 253	3.70 233	5.94 253	43.89 264	5.62 252	39.01 267	13.50 250	7.84 257	10.79 254	5.25 250	8.94 246	24.58 258	30.28 255	1.98 209	59.79 263	13.60 236	5.75 222	1.79 210	40.86 251	5.29 231	11.04 210	15.34 208	2.47 216	11.83 259	23.98 254	30.27 258	23.75 257	36.15 260

Dean	7.71 222	3.73 234	2.70 223	34.51 260	4.04 244	5.77 235	11.08 245	2.27 203	2.38 207	2.20 178	1.67 148	5.02 214	5.62 207	3.37 224	48.84 229	1.81 110	12.14 248	1.69 204	9.97 214	2.18 194	14.18 242	9.87 140	7.32 245	2.79 233	3.52 219	2.90 200	3.53 195	3.17 186

RainbowNet	6.38 204	3.77 235	2.95 230	4.59 229	3.15 232	4.28 226	10.99 244	2.04 190	1.97 197	1.89 164	1.11 124	3.92 199	3.08 197	3.63 228	42.37 207	1.96 118	4.60 216	1.56 199	16.57 227	8.71 249	11.66 214	11.28 167	10.57 256	2.32 210	2.23 202	2.29 192	2.78 164	6.05 212

SGM+DAISY	15.03 247	3.86 236	5.41 250	3.96 224	3.71 242	6.66 242	7.44 221	7.77 255	10.90 256	5.69 258	8.99 249	9.93 242	13.12 236	3.67 229	45.62 214	18.93 256	4.69 217	3.97 250	15.74 226	13.34 258	15.06 256	28.38 265	1.46 201	13.52 263	34.47 263	36.45 267	37.75 266	45.36 270

ACVNet_1	7.23 212	3.88 237	3.60 237	16.55 246	3.61 239	6.82 243	10.77 241	1.61 151	1.77 189	1.62 145	1.34 139	4.64 209	3.07 196	7.87 240	46.54 219	1.46 72	11.70 245	1.77 208	20.85 237	1.62 168	14.44 252	9.86 139	7.17 243	2.93 238	1.84 189	2.33 194	2.75 163	2.71 176

PWCK	10.29 230	3.91 238	2.77 225	4.89 234	3.54 238	7.32 246	8.68 228	3.93 237	4.63 237	4.65 234	5.75 213	24.50 257	9.85 219	3.38 225	35.70 181	3.25 153	10.92 240	2.38 232	72.59 266	5.10 230	14.78 254	8.07 127	3.71 228	2.51 219	7.91 240	7.44 231	6.33 222	9.46 222

ktn	29.25 263	4.04 239	95.12 274	14.38 244	5.47 251	18.03 260	17.50 256	16.11 264	67.22 273	2.86 200	5.27 204	171.03 274	80.57 268	10.72 247	76.12 266	3.35 156	21.01 263	2.75 240	90.20 268	29.10 266	15.07 257	11.01 159	7.65 249	3.01 239	5.09 227	5.80 224	4.72 212	6.57 215

ACVNet-4b	15.72 248	4.04 239	2.68 221	44.32 265	2.83 222	6.13 239	62.22 269	1.84 170	1.78 191	1.65 149	1.24 132	4.40 208	112.58 272	3.38 225	47.32 223	1.32 57	16.00 258	1.73 207	55.10 262	2.19 196	14.48 253	16.37 217	7.30 244	3.18 242	1.64 179	1.88 168	2.20 108	4.57 198

MADNet++	9.58 229	4.14 241	6.28 255	4.33 227	5.76 253	4.05 223	8.92 230	7.11 250	7.31 245	5.28 252	7.81 239	7.63 228	9.16 216	13.24 249	22.87 163	20.42 258	7.52 231	6.31 253	10.37 216	7.95 243	14.23 243	18.70 242	4.07 230	5.38 254	5.79 230	22.37 251	9.94 237	11.72 228

SQANet	6.61 208	4.52 242	2.25 211	19.46 250	2.80 221	5.78 236	5.10 209	1.62 152	1.42 164	1.20 115	1.35 140	3.49 193	2.47 184	2.79 217	39.69 190	1.32 57	10.61 237	1.08 158	20.69 236	1.49 161	12.87 222	10.98 158	11.36 259	1.61 183	1.68 183	2.30 193	2.67 161	5.76 210

otaku	6.32 202	5.21 243	2.43 217	18.55 249	3.05 229	6.58 241	5.21 212	1.43 126	1.44 166	1.31 127	1.39 144	3.94 200	2.76 188	3.25 223	26.81 169	1.43 67	10.64 239	1.19 175	20.32 234	1.71 172	13.88 238	11.69 172	11.83 261	2.03 200	1.64 179	2.05 181	2.52 143	6.37 213

WAO-8	14.11 245	5.49 244	4.86 243	26.82 256	4.15 246	6.96 244	11.78 248	3.65 233	6.35 243	31.53 269	38.68 265	8.33 233	22.49 250	20.27 262	50.28 236	3.34 154	11.20 243	2.04 219	55.23 263	5.70 234	9.91 198	11.24 165	5.91 236	2.59 221	8.00 241	7.57 232	6.79 226	9.89 223

Venus	14.11 245	5.49 244	4.86 243	26.82 256	4.15 246	6.96 244	11.78 248	3.65 233	6.35 243	31.53 269	38.68 265	8.33 233	22.49 250	20.27 262	50.28 236	3.34 154	11.20 243	2.04 219	55.23 263	5.70 234	9.91 198	11.24 165	5.91 236	2.59 221	8.00 241	7.57 232	6.79 226	9.89 223

PSMNet_ROB	17.18 252	5.57 246	2.98 231	3.51 223	2.73 219	6.41 240	10.28 237	2.31 206	2.27 206	4.77 236	140.21 273	98.21 271	6.08 208	34.53 265	10.47 134	1.72 103	5.37 221	1.72 206	20.16 233	3.45 219	13.00 227	8.00 125	63.38 273	2.71 227	3.54 220	3.57 209	3.25 186	3.61 192

Ntro	7.30 214	6.21 247	2.53 219	8.29 239	3.01 228	5.20 233	8.21 227	1.40 123	1.51 175	1.44 136	1.19 131	3.90 197	2.78 190	3.15 222	35.64 179	1.27 50	10.61 237	1.27 186	45.74 256	1.93 181	14.28 248	11.91 177	11.38 260	2.65 224	1.73 186	2.28 191	2.54 147	4.94 201

TorneroNet	25.03 261	6.23 248	3.71 238	95.21 272	4.04 244	30.59 265	28.04 259	4.36 240	17.91 263	2.20 178	37.98 264	81.16 269	72.52 266	18.24 258	46.94 221	2.75 141	13.19 253	2.38 232	87.74 267	9.05 251	15.54 259	12.50 187	5.92 238	2.71 227	49.11 268	8.21 235	3.60 197	13.88 232

TorneroNet-64	13.22 242	6.29 249	5.03 247	34.00 259	3.73 243	10.39 257	16.61 255	3.46 226	12.22 259	2.26 181	5.35 207	17.42 250	34.25 256	14.90 253	47.42 224	3.17 148	13.22 254	2.42 234	36.46 247	9.14 252	14.27 245	12.82 189	5.64 234	2.71 227	14.05 250	13.61 242	3.58 196	12.45 229

DGTPSM_ROB	18.53 254	6.49 250	18.04 261	4.98 236	8.90 260	5.93 237	18.56 257	5.08 245	12.04 257	5.07 243	9.28 250	12.68 249	55.86 265	15.28 254	66.30 265	20.57 259	19.32 261	16.27 261	24.75 240	20.04 261	16.70 260	22.25 251	6.01 239	12.63 261	13.88 248	32.46 260	14.80 251	36.23 261

DPSMNet_ROB	24.31 260	6.50 251	18.05 262	5.02 237	8.92 261	6.00 238	18.76 258	5.09 246	12.07 258	5.20 249	26.86 258	20.02 253	160.56 274	15.40 255	77.59 267	20.75 260	19.63 262	16.57 262	37.30 249	20.17 262	17.40 262	22.27 252	6.03 240	12.63 261	13.98 249	32.46 260	14.87 252	36.24 262

KSHMR	21.80 257	6.71 252	4.04 240	99.23 273	6.14 254	41.63 269	70.49 271	3.63 232	8.86 248	3.60 216	3.42 185	6.78 225	84.46 269	17.61 257	40.67 196	3.96 172	10.14 234	2.82 244	90.71 269	2.91 210	12.90 223	12.31 183	9.04 255	2.84 237	19.52 252	5.56 223	8.25 233	10.42 226

JetRed	12.58 239	6.94 253	7.73 256	4.83 233	6.78 256	9.44 255	10.92 243	5.31 247	4.60 236	5.84 259	3.34 183	8.16 232	8.25 213	9.89 244	50.58 241	14.44 241	10.47 236	7.92 254	7.78 205	5.56 233	18.07 263	24.74 257	11.23 258	4.59 253	12.62 247	25.80 254	25.52 258	28.19 251

UNDER WATER-64	11.94 235	7.33 254	5.26 249	17.03 247	7.50 259	8.66 253	16.40 254	8.75 260	4.42 235	4.46 232	3.23 182	17.69 251	16.25 245	9.32 243	46.44 217	10.50 217	13.88 256	3.04 245	12.89 221	8.65 247	14.27 245	14.74 204	10.97 257	4.47 252	6.36 235	18.61 249	9.42 236	21.90 243

UNDER WATER	16.74 251	8.01 255	5.18 248	15.67 245	9.29 262	8.94 254	36.85 264	8.38 259	6.23 242	4.21 229	3.00 177	18.64 252	96.12 270	15.60 256	37.14 182	10.17 216	14.68 257	2.79 242	47.09 258	8.60 245	17.12 261	13.21 194	17.04 265	5.56 255	6.15 234	15.22 246	6.39 224	14.80 234

JetBlue	11.01 233	9.35 256	6.18 254	8.36 240	7.13 258	10.04 256	10.87 242	5.04 244	4.04 232	2.99 204	3.99 190	9.99 244	9.75 218	8.16 241	48.50 227	14.21 240	7.41 229	5.05 252	7.73 202	3.91 224	13.36 232	18.71 243	8.17 254	3.64 247	11.32 246	18.46 248	12.54 244	28.46 252

MANE	15.81 249	9.88 257	8.25 258	5.12 238	6.22 255	8.39 251	11.49 247	7.67 253	10.83 255	4.97 241	8.34 244	8.98 237	12.97 232	3.88 230	48.84 229	18.39 255	11.83 246	20.15 264	11.32 217	9.38 254	13.48 233	26.38 260	2.78 223	12.22 260	32.08 260	36.35 265	33.31 264	43.41 266

SGM-ForestM	13.80 244	10.32 258	8.18 257	4.90 235	3.69 241	7.87 249	10.55 239	7.61 252	10.68 252	5.09 244	8.30 242	9.49 238	12.89 231	4.42 232	49.85 233	13.64 237	10.21 235	1.16 168	11.67 220	8.91 250	11.41 212	24.59 256	3.28 225	5.76 256	31.49 259	36.13 264	19.13 254	41.30 264

notaker	13.32 243	13.02 259	4.84 242	18.53 248	6.99 257	8.41 252	14.34 251	3.85 236	3.23 222	2.91 202	2.14 170	31.16 260	43.76 259	4.86 233	85.76 268	2.65 139	12.81 252	2.79 242	43.18 253	2.96 212	14.95 255	11.46 170	7.77 252	3.13 240	2.66 213	2.97 202	3.75 201	4.87 200

DPSM_ROB	21.09 255	17.18 260	22.68 263	10.13 242	9.29 262	13.96 258	14.47 252	11.66 261	15.25 261	9.00 260	8.97 247	10.35 245	13.24 238	19.82 260	59.61 261	26.09 263	18.75 259	21.25 265	14.76 223	15.47 259	28.53 266	28.20 262	7.44 247	16.13 264	34.47 263	39.29 269	38.28 267	45.08 267

DPSM	21.09 255	17.18 260	22.68 263	10.13 242	9.29 262	13.96 258	14.47 252	11.66 261	15.25 261	9.00 260	8.97 247	10.35 245	13.24 238	19.82 260	59.61 261	26.09 263	18.75 259	21.25 265	14.76 223	15.47 259	28.53 266	28.20 262	7.44 247	16.13 264	34.47 263	39.29 269	38.28 267	45.08 267

LE_ROB	30.50 264	24.69 262	35.49 266	34.61 261	56.81 274	18.87 261	58.99 268	31.76 269	41.68 268	5.39 255	26.68 257	46.42 263	49.67 262	13.45 250	40.69 198	4.22 175	12.06 247	1.23 178	46.44 257	37.28 270	12.68 220	19.06 244	48.23 269	22.44 266	30.42 258	31.57 259	31.85 262	40.86 263

LRCNet_RVC	27.23 262	30.79 263	14.68 260	35.16 262	31.14 268	36.50 266	30.07 263	23.05 265	12.67 260	36.10 271	33.27 260	37.41 261	28.58 254	37.19 266	51.77 247	7.29 208	31.08 264	27.01 268	67.79 265	28.97 265	22.94 265	11.62 171	39.23 268	30.57 268	7.31 236	2.54 195	11.22 239	9.26 221

MDST_ROB	12.84 240	32.58 264	1.86 194	20.66 254	2.84 223	7.65 248	3.50 201	4.02 238	1.51 175	3.73 221	6.49 219	3.22 191	42.47 258	0.80 160	50.42 238	2.20 128	1.29 149	0.83 90	18.69 229	1.42 155	12.92 224	18.51 240	1.50 204	1.82 188	24.51 255	15.09 245	31.82 261	34.42 258

MyStereo03	43.72 268	34.56 265	45.65 268	20.26 252	18.69 266	28.02 262	29.16 261	23.39 267	30.77 265	18.18 265	35.20 262	20.70 254	26.70 252	40.08 268	119.88 271	56.08 271	37.63 267	42.68 270	29.42 243	31.78 268	57.39 272	70.86 272	14.99 263	32.55 270	69.07 271	79.07 271	76.99 271	90.81 272

MyStereo02	43.03 266	34.56 265	45.65 268	20.26 252	0.00 1	28.02 262	29.16 261	23.39 267	30.77 265	18.18 265	35.20 262	20.70 254	26.70 252	40.08 268	119.88 271	56.08 271	37.63 267	42.68 270	29.42 243	31.78 268	57.39 272	70.86 272	14.99 263	32.55 270	69.07 271	79.07 271	76.99 271	90.81 272

CasAABBNet	43.13 267	34.58 267	45.64 267	20.16 251	18.53 265	28.05 264	29.10 260	23.25 266	30.68 264	18.72 267	18.11 253	20.71 256	37.91 257	39.77 267	120.31 273	53.12 270	37.70 269	42.54 269	29.33 242	30.54 267	57.52 274	65.08 271	14.60 262	32.33 269	69.15 273	79.07 271	76.98 270	90.93 274

PML	39.12 265	38.07 268	12.03 259	39.14 263	28.99 267	40.52 268	11.18 246	14.17 263	98.92 274	27.80 268	165.99 274	107.70 272	159.11 273	13.58 251	17.37 158	11.85 229	35.22 266	8.64 255	42.84 252	11.21 257	14.35 250	16.59 218	5.89 235	7.24 258	52.84 269	13.89 243	42.19 269	18.91 240

HanzoNet	48.72 271	45.82 269	75.50 273	62.48 270	48.71 269	62.22 273	81.53 274	55.12 274	62.18 272	15.62 264	22.35 256	75.50 268	105.13 271	172.23 275	54.19 257	11.79 226	63.30 274	9.59 257	142.68 272	22.42 263	19.77 264	25.86 259	34.29 267	5.85 257	9.77 245	9.44 237	8.54 234	13.60 231

HaxPig	44.55 269	46.74 270	47.29 270	47.70 266	48.78 270	47.59 270	48.40 265	49.50 270	47.10 269	49.76 272	50.30 267	49.05 264	45.31 260	54.53 271	41.50 203	40.24 265	50.13 271	52.04 272	44.70 254	43.04 271	46.59 268	44.52 267	51.78 270	45.41 272	33.76 262	25.29 253	28.70 259	23.20 245

AVERAGE_ROB	46.10 270	48.44 271	48.15 271	49.32 267	50.20 271	48.59 271	49.79 266	50.71 272	48.61 270	51.66 273	52.51 268	50.25 265	47.27 261	55.77 272	43.02 208	41.01 266	52.37 272	54.54 273	47.19 259	45.40 272	48.69 269	44.71 268	52.87 271	46.96 273	35.70 266	26.55 255	30.75 260	23.74 246

MEDIAN_ROB	49.56 272	51.56 272	50.68 272	52.75 268	53.71 272	52.03 272	53.33 267	54.25 273	52.17 271	54.87 274	55.86 270	53.55 266	50.14 263	59.05 273	46.45 218	44.58 267	55.75 273	57.86 274	50.47 260	48.81 273	52.02 270	47.66 269	56.65 272	49.99 274	38.96 267	30.09 257	33.54 265	31.34 256

BEATNet-Init1	54.98 273	76.29 273	23.41 265	86.88 271	56.39 273	86.85 274	69.29 270	49.55 271	36.32 267	11.75 262	54.61 269	64.36 267	78.43 267	21.46 264	91.69 269	51.99 269	38.14 270	22.22 267	101.82 270	73.02 274	54.14 271	49.15 270	27.76 266	24.21 267	58.43 270	37.31 268	77.81 273	61.10 271

DLNR_Zeroshot_test	24.07 259	81.88 274	1.95 201	101.60 274	0.50 46	0.56 64	81.29 273	2.29 205	0.50 56	4.86 237	2.13 169	3.03 189	0.93 143	12.16 248	103.32 270	142.13 275	34.14 265	19.58 263	8.61 207	4.90 229	8.02 182	28.05 261	0.55 74	0.85 122	1.36 150	1.54 142	1.21 34	1.87 151

DPSimNet_ROB		193.45 275	99.23 275	195.37 275	175.02 275	155.06 275	112.88 275	167.32 275	164.47 275	99.95 275	205.57 275	169.31 273	207.38 275	93.94 274	127.45 274	85.03 274		87.66 275	201.24 274	103.73 275	162.25 275	98.87 274	105.97 274	134.73 275		183.74 275	136.27 274	168.25 275

Low-res two-view benchmark